Pandas annab teile juurdepääsu paljudele kriitilistele aspektidele ja juhistele, mis on mõeldud teie andmete kiireks hindamiseks. Kasutame Panda DataFrame'ide HTML-tabeliteks muutmise protsessi. Arendajad ja kasutajad peavad integreerima oma Pythoni andmeraamid HTML-i lähtekoodi. Nad kasutavad seda Panda laiendust oma andmete hõlpsaks teisaldamiseks HTML-faili, kasutades Pandas to HTML tehnikat. Metoodika selgitamiseks kasutame juurutamiseks tööriista 'Spyder', et muuta see samm-sammult koos iga juurutusega hõlpsasti mõistetavaks.
Kui tahame Pandas kohalikku HTML-faili sõeluda, kasutame sildi nime ja tekstitappe. Koos failis oleva tag-ul koodiga võime kohandada märgendi pealkirja ja sisu. Kui tahame Pandase URL-ist saada HTML-faili, peaksime skannimisfunktsiooni käivitamiseks läbima mõned toimingud, mis hõlmavad veebi URL-i parameetrit. Seejärel viitame muutujatele, mis võimaldavad andmebaasiobjektidelt tutvuda, ja loeme kogu URL-i siseküljed andmemuutujasse, et käivitada kood andmete printimiseks HTML-vormingus.
Pandade süntaks HTML-iks:
Näide: Panda DataFrame'i renderduse kuvamine HTML-koodis ja tabelis
HTML-i veebilehel saab Pythoni Pandas muuta Panda DataFrame'i HTML-tabeliks. Panda DataFrame käivitatakse meetodi pandas.DataFrame.to html() abil. Vaatame oma näidet ja arutame Pythoni DataFrame'i HTML-i lähtekoodiks muutmise protseduuri. Selle saavutamiseks peame esmalt kujundama DataFrame'i, mis lõpuks renderdab HTML-i. Pandase filosoofia rakendamiseks oma Pythoni koodile impordime Pandase teegi kui 'pd'.
Meie DataFrame'i 'liikmed' sisaldab liikme teabega seotud sõnastikke koos nelja deklareeritud muutujaga 'nimed', 'vanus', 'töökoht' ja 'oskused'. Esimene rida salvestab andmed kujul 'Cameron' kui 'Nimed', '21' on 'vanus', 'Arhitekt' kui 'Töö' ja 'Kirjanik' kui 'Oskus'. Sel viisil on meie määratud DataFrame'i lähteväärtuste teine rida 'James', '31', 'Programmeerija' ja 'Mehaanik' vastavates veergudes. Nii on teise sõnaraamatu andmetes 'Tommy', '28', 'Kassa' ja 'Arvutamine'. Ja viimane rida, mille me oma DataFrame'ile määrame, sisaldab andmeid 'Robert' väärtusena 'Nimed', '40' kui määratud väärtust 'Age', 'Cleaner' kui 'Job' ja 'Singer' kui 'Oskus'.
Edaspidi, määrates meie DataFrame'i jaoks andmed, esitame neile ka 'indeksi' vahemiku '1' kuni '4', kuna DataFrame'is võib olla neli rida. Pärast seda kasutame funktsiooni 'pd.dataframe()', et ühendada andmed koos indeksinumbritega. Lõpuks kasutame oma DataFrame'i kuvamiseks funktsiooni 'print()'.
Nüüd näeme meie loodud DataFrame'i liikmete kuvamist. Siin näeme, et see on meie DataFrame'i lihtne kuva, mille teisendame HTML-i allikaks. Sellel on lihtsalt neli veergu – 'Nimed', 'Vanus', 'Töö' ja 'Oskused' - kõigi sarnaste andmetega, mille me koodis oma DataFrame'ile määrame. Selle ridadel on indeksinumbrid '1', '2', '3' ja '4'. Selles etapis näeme, et loome oma DataFrame'i 'liikmed'. Pärast DataFrame'i loomist jätkame edasise juurutamisega.
Nüüd on see samm, kus näeme, kuidas saame oma DataFrame'i liikmed HTML-koodiks teisendada. On aeg mõista Pythoni meetodi DataFrame to html() pettust, mis muudab DataFrame'i HTML-iks. Funktsioon html() muudab kogu DataFrame'i, mille tulemusena on DataFrame'i iga rida HTML-i tabelis eraldiseisev jada. Sel eesmärgil deklareerime muutuja 'html' ja salvestame selle funktsiooni 'df.to_html()' abil, et teisendada kogu DataFrame HTML-koodiks. Pärast funktsiooni 'df.to_html()' rakendamist rakendame 'html' kataloogis funktsiooni 'print()'.
Nüüd vaatame HTML-koodi, mis on teisendatud Pandas DataFrame'i liikmetest. See on viis, kuidas teisendada kõik meie DataFrame'id HTML-i lähtekoodiks, mis kirjeldab kogu DataFrame'i HTML-koodis, sealhulgas kõiki silte, mille tabeli äärised on '1'. Veergude nimed on kapseldatud HTML-elemendi tabeli päisena „” alla, samas kui kogu DataFrame on muudetud HTML-elemendiks „ Kuna meie DataFrame'is oli neli rida, kasutatakse „ Nüüd salvestame oma HTML-koodi praegu töötavasse kataloogi 'signaalina' koos laiendiga '.html'. Kasutame funktsiooni 'open()', et määrata faili asukoha nimi 'file=open('signal.html', 'w'). Kuna koha märksõna 'w' salvestab selle faili kuvamiseks ja selle HTML-vormingus avaldamiseks, kasutame funktsiooni '.write()' ja lõpetame Panda koodi koos funktsiooniga 'close()' failis. Räägime enamikust lihtsamast juhtumist, mida kasutame selle salvestamiseks koos faililaiendiga .html, mis teisendab selle HTML-iks ja pakub samas kataloogis oleva brauseri liidest. Pärast DataFrame'i 'liikmete' teisendamist HTML-iks saame oma HTML-koodi, mille salvestame esmalt samasse kataloogi. Kui saame oma HTML-i lähtekoodi, saame selle avada koos veebilaiendiga, avades brauseris HTML-i lähtekoodi. Näeme, et see kuvab väljundi brauseri lehel HTML-tabelina. Nagu näeme tabeli väljundis, sisaldab see äärise suurust '1' ja nendel ei ole lahtrivahesid. Tabelis on viis veergu. Nendest neli veeru nimetust on 'Nimed', 'Vanus', 'Töö' ja 'Oskused'. Kui räägime indeksinumbrist “1”, siis selle veerus “Nimed” on “Cameron”, “Vanus” “21”, “Töökohas” “Arhitekt” ja jaotises “Oskused” “Kirjanik”. Indeksinumber “2” tabelis näitab “Jamesi” jaotises “Nimed”, “31” jaotises “Vanus”, “Programmeerija” jaotises “Töö” ja “Mehaanik” jaotises “Oskused”. Veeru 'Nimed' indeksis '3' on brauseri lehel 'Tommy', 'Vanus' '28', 'Töökohas' 'Kassa' ja 'Arvutamine' veerus 'Oskused'. Tabeli viimase rea indeks “4” näitab “Nimed” “Robert”, “Vanus” “40”, “Töö” osas “Koristaja” ja jaotises “Oskused” “Laulja”. DataFrame'i muutmiseks selle artikli HTML-i lähtekoodiks koostasime selle esmalt nimega „Members”. DataFrame'i renderdamisel HTML-koodiks kasutame funktsiooni 'html = df.to html()'. HTML-tabeli kuvamisel kasutame kataloogi “file = open(“signal.html”, “w”)” ja faili asukohta “signal.html”, mis salvestatakse samasse kataloogi. Selle kaudu saime muuta oma Panda DataFrame'i HTML-i lähtekoodifailiks ja näidata seda tabeliga.” reale. „” kasutab mõningaid CSS-i asju koos märgendiga „ ”, mis kirjeldab tabeli rida.
” neli korda koos nende sulgemismärgenditega. Nagu me HTML-is teame, peavad selle vastavas HTML-koodis olema nii avamis- kui ka sulgemissildid. Kõik andmed või DataFrame on suletud ava „ ” ja „
” ning sulgeva märgendi vahele. Ülejäänud kogu HTML-kood sisaldab samu andmeid, mis DataFrame'is, see lihtsalt teisendatakse lihtsaks HTML-i lähtekoodiks koos tabeli moodustamiseks vajalike siltidega.
Järeldus