通过Colab数据浏览器，当用户在面板中选择数据集或模型时，Colab将显示一个KaggleHub代码片段。用户只需在notebook中运行此代码片段即可访问所选资源。运行代码后，数据将在Colab运行时中可用，用户可以使用pandas读取数据，使用PyTorch或TensorFlow训练模型，或者将其嵌入到评估代码中，就像使用本地文件或数据对象一样。

谷歌最近宣布，Colab与KaggleHub的整合将极大提升用户在数据分析过程中的便捷性。这一新功能的推出，标志着数据科学工具的进一步演进，使得用户可以在Colab笔记本中轻松访问Kaggle上的数据集、模型及竞赛资源，无需离开编辑器，便可快速获取所需信息。

导语：今天我们介绍的是目前得票数最高的优胜方案：《用 Python 进行全面数据探索》，该方案在数据探索，特征工程上都有十分出色的表现。 [导读]Kaggle 的房价预测竞赛从 2016 年 8 月开始，到 2017 年 2 月结束。这段时间内，超过 2000 多人参与比赛，选手采用 ...