В этой статье блога мы рассмотрим несколько способов экспорта файла CSV из Google Colab на Google Диск. Независимо от того, являетесь ли вы специалистом по данным, программистом или просто работаете с данными в Colab, эти простые методы помогут вам беспрепятственно перенести данные на Google Диск. Итак, давайте углубимся и откроем для себя эти удобные методы!

Метод 1: использование модуля files
Пример кода:

from google.colab import files
import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
        'Age': [25, 28, 30]}
df = pd.DataFrame(data)
# Save DataFrame to a CSV file
df.to_csv('data.csv', index=False)
# Download the CSV file
files.download('data.csv')

Метод 2. Подключение Google Диска
Пример кода:

from google.colab import drive
import pandas as pd
# Mount Google Drive
drive.mount('/content/drive')
# Create a sample DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
        'Age': [25, 28, 30]}
df = pd.DataFrame(data)
# Save DataFrame to a CSV file
df.to_csv('/content/drive/My Drive/data.csv', index=False)

Метод 3. Использование API Google Диска
Пример кода:

from google.colab import auth
from googleapiclient.discovery import build
import pandas as pd
# Authenticate and create the Drive API client
auth.authenticate_user()
drive_service = build('drive', 'v3')
# Create a sample DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
        'Age': [25, 28, 30]}
df = pd.DataFrame(data)
# Save DataFrame to a CSV file
df.to_csv('data.csv', index=False)
# Upload the CSV file to Google Drive
file_metadata = {'name': 'data.csv'}
media = googleapiclient.http.MediaFileUpload('data.csv', mimetype='text/csv')
drive_service.files().create(body=file_metadata, media_body=media).execute()

Метод 4. Использование библиотеки PyDrive
Пример кода:

!pip install -U -q PyDrive
from pydrive.auth import GoogleAuth
from pydrive.drive import GoogleDrive
import pandas as pd
# Authenticate and create GoogleDrive instance
gauth = GoogleAuth()
drive = GoogleDrive(gauth)
# Create a sample DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
        'Age': [25, 28, 30]}
df = pd.DataFrame(data)
# Save DataFrame to a CSV file
df.to_csv('data.csv', index=False)
# Upload the CSV file to Google Drive
file = drive.CreateFile({'title': 'data.csv'})
file.SetContentFile('data.csv')
file.Upload()

Метод 5. Использование Google Drive API с OAuth2.
Пример кода:

!pip install -U -q oauth2client
from oauth2client.client import GoogleCredentials
from googleapiclient.http import MediaFileUpload
from googleapiclient.discovery import build
import pandas as pd
# Authenticate and create the Drive API client
creds = GoogleCredentials.get_application_default()
drive_service = build('drive', 'v3', credentials=creds)
# Create a sample DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
        'Age': [25, 28, 30]}
df = pd.DataFrame(data)
# Save DataFrame to a CSV file
df.to_csv('data.csv', index=False)
# Upload the CSV file to Google Drive
file_metadata = {'name': 'data.csv'}
media = MediaFileUpload('data.csv', mimetype='text/csv')
drive_service.files().create(body=file_metadata, media_body=media).execute()

Эти пять методов предоставляют вам различные варианты экспорта файлов CSV из Google Colab на Google Диск. Предпочитаете ли вы использовать встроенные модули, такие как files, монтировать Google Drive, использовать Google Drive API или библиотеку PyDrive, теперь у вас есть инструменты для легкого хранения ваших данных в облаке. Итак, начните использовать эти методы сегодня и упростите рабочий процесс с данными!