​​Python导入数据集的核心方法是利用pandas等库直接读取文件或数据库，支持CSV、Excel、JSON等多种格式，代码简洁高效且兼容性强。​​ 以下是具体实现方式与注意事项：

1. ​​CSV文件导入​​
   使用pandas.read_csv()函数，指定文件路径即可快速加载。例如：

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   import pandas as pd
   data = pd.read_csv('dataset.csv')

   支持自定义分隔符、编码格式等参数，适合处理结构化表格数据。

2. ​​Excel文件处理​​
   通过pandas.read_excel()读取，需指定工作表名称：

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   data = pd.read_excel('dataset.xlsx', sheet_name='Sheet1')

   可处理多工作表数据，但需安装openpyxl或xlrd依赖库。

3. ​​JSON数据解析​​
   使用json模块或pandas.read_json()：

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   import json
   with open('dataset.json') as f:
       data = json.load(f)

   适用于嵌套数据结构，需注意键名一致性。

4. ​​数据库查询集成​​
   连接SQLite、MySQL等数据库时，结合sqlalchemy或专用驱动（如psycopg2）：

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   from sqlalchemy import create_engine
   engine = create_engine('sqlite:///database.db')
   data = pd.read_sql('SELECT * FROM table', engine)

   需确保数据库连接权限与查询效率。

5. ​​非结构化数据扩展​​
   图片、音频等需专用库（如PIL、soundfile），需预处理为数值矩阵或张量格式。

​​总结​​：根据数据格式选择对应方法，优先使用pandas简化操作，复杂场景可结合自定义解析逻辑。确保文件路径正确、依赖库已安装，并验证数据完整性。