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Google Colabからローカルマシンへのデータのエクスポート

Google Colabで作成されたデータフレームをローカルマシンにエクスポートする方法は?

Google Colabのデータセットをクリーンアップしました。次に、データフレームをローカルマシンにエクスポートします。 df.to_csvは、ローカルマシンではなく仮想マシンにファイルを保存しています。

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Pranathi

これを試して

from google.colab import files
files.download("data.csv")

アップデート(2018年9月):さらに簡単になりました

  • 左ペインを開きます
  • 「ファイル」タブを選択します
  • 「更新」をクリックします
  • ファイルを右クリックしてダウンロード
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これを試して:

最初にpandas to_csv機能を使用してファイルを保存できます。後でGoogle colabファイル機能を使用してそのファイルをダウンロードできます。

from google.colab import files
df.to_csv('filename.csv') 
files.download('filename.csv')
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Csvを関連するGoogleドライブにダウンロードできます。まず、PyDriveをインストールする必要があります。

_!pip install -U -q PyDrive
from pydrive.auth import GoogleAuth
from pydrive.drive import GoogleDrive
from google.colab import auth
from google.colab import files
from oauth2client.client import GoogleCredentials

auth.authenticate_user()
gauth = GoogleAuth()
gauth.credentials = GoogleCredentials.get_application_default()
drive = GoogleDrive(gauth)
_

これにより、ブラウザにトークンが生成され、ノートブックに表示される入力ボックスに貼り付けられます。

pandasデータフレームdf.to_csv('mydataframe.csv', sep='\t')を保存します

整理整頓するには、ドライブに新しいフォルダーを作成し、次を使用します。

file_list = drive.ListFile({'q': "'root' in parents and trashed=false"}).GetList() for file1 in file_list: print('title: %s, id: %s' % (file1['title'], file1['id']))

これにより、Googleドライブ内のファイルとフォルダー、および次のステップに必要なIDがリストされます。

_file = drive.CreateFile({'parents':[{u'id': '_保存するフォルダーのID'}]}) file.SetContentFile("mydataframe.csv") file.Upload()

これで、指定されたフォルダーのGoogleドライブになります。

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mike