在Python中导入本地数据集的方法主要依赖于所使用的数据格式及库：

1. CSV 文件

使用 `pandas` 库来读取 CSV 格式的数据集是最常见的做法。

import pandas as pd

# 从本地文件导入 CSV 数据集

data = pd.read_csv('path/to/your/dataset.csv')

这里假设数据集位于指定的路径下，你可以根据实际情况替换 `'path/to/your/dataset.csv'`。

2. Excel 文件

对于 Excel (.xls 或 .xlsx) 文件，同样使用 pandas:

data = pd.read_excel('path/to/your/dataset.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 可指定工作表名称

3. JSON 文件

JSON 数据可以通过 pandas 的 `read_json` 函数导入。

data = pd.read_json('path/to/your/dataset.json')

4. 文本文件（如TSV或固定宽度格式）

# TSV 文件

data = pd.read_table('path/to/your/dataset.tsv', sep='\t')

# 固定宽度格式文件

data = pd.read_fwf('path/to/your/dataset.txt', colspecs=[...]) # 需要指定列宽范围

5. 数据库文件

如果数据存储在本地数据库中，如 SQLite、MySQL、PostgreSQL 等，可以使用 SQLAlchemy 或相应数据库的 Python 驱动程序连接并查询数据。

# SQLite 示例

from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine('sqlite:///path/to/database.db')

df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM table_name", engine)

6. HDF5 或 feather 格式

# HDF5

data = pd.read_hdf('path/to/your/dataset.h5', key='table_name')

# Feather (高效读写格式)

data = pd.read_feather('path/to/your/dataset.feather')

7. 图像、音频、视频等非结构化数据

对于这类数据，可能需要其他库，例如 PIL (Python Imaging Library) 用于读取图片，moviepy 用于读取视频帧等。

# 图像数据

from PIL import Image

img = Image.open('path/to/image.jpg')

# 视频数据（读取第一帧）

from moviepy.editor import VideoFileClip

video = VideoFileClip('path/to/video.mp4').subclip(0, 1).get_frame(0)

8.在 Jupyter Notebook 或 JupyterLab 中，还可以直接使用 UI 工具上传数据到工作空间，然后通过相对路径引用文件进行导入。