Pandas în HTML

Pandas vă oferă acces la o gamă largă de aspecte și instrucțiuni critice care au scopul de a vă evalua rapid datele. Utilizăm procesul de transformare a Pandas DataFrames în tabele HTML. Dezvoltatorii și utilizatorii trebuie să-și integreze Python DataFrames într-un cod sursă HTML. Ei folosesc această extensie Pandas pentru a-și muta fără efort datele într-un fișier HTML în acest scop, folosind tehnica Pandas to HTML. Pentru a explica metodologia, folosim instrumentul „Spyder” pentru implementare pentru a o face ușor de înțeles împreună cu fiecare implementare, pas cu pas.

Dacă dorim să analizăm un fișier HTML local în Pandas, folosim numele etichetei și fațetele de text. Împreună cu codul pentru eticheta-ul din fișier, am putea personaliza titlul și conținutul etichetei. Dacă dorim să obținem fișierul HTML de la adresa URL în Pandas, ar trebui să parcurgem câțiva pași care includ parametrul URL web pentru a invoca funcția de scanare. Apoi, facem referire la variabilele care permit examinarea din obiectele bazei de date și citim interiorul întregului URL în variabila de date pentru a rula codul pentru ca datele să fie tipărite în format HTML.

Sintaxă pentru Pandas în HTML:

Exemplu: Afișați redarea unui cadru de date Pandas în cod HTML și tabel

Într-o pagină web HTML, Pandas în Python poate modifica un Pandas DataFrame într-un tabel HTML. Un Pandas DataFrame este executat folosind metoda „pandas.DataFrame.to html()”. Să ne uităm la exemplul nostru și să discutăm procedura de transformare a Python DataFrame în codul sursă HTML. Pentru a realiza acest lucru, trebuie mai întâi să proiectăm DataFrame care în cele din urmă se redă în HTML. Pentru a aplica filozofia Pandas codului nostru Python, importăm biblioteca Pandas ca „pd”.

„Membri” DataFrame-ul nostru conține dicționarele legate de informațiile membrului împreună cu cele patru variabile declarate ca „Nume”, „Vârsta”, „Job” și „Abilitate”. Primul rând stochează datele ca „Cameron” pentru „Nume”, „21” pentru „vârstă”, „Arhitect” pentru „Job” și „Scriitor” pentru „Skill”. În acest fel, al doilea rând al valorilor inițializate DataFrame pe care le atribuim sunt „James”, „31”, „Programator” și „Mecanic” în coloanele respective. În acest fel, celălalt dicționar conține „Tommy”, „28”, „Cashier” și „Calcul” în datele sale. Și ultimul rând pe care îl atribuim DataFrame-ului nostru conține datele „Robert” ca valoare pentru „Nume”, „40” ca valoare atribuită pentru „Vârsta”, „Cleaner” ca „Job” și „Singer” ca valoare. „Îndemânare”.

În continuare, atribuind datele pentru DataFrame-ul nostru, le oferim și intervalul „index” de la „1” la „4”, deoarece DataFrame-ul ar putea avea patru rânduri. După aceea, folosim funcția „pd.dataframe()” pentru a îmbina datele împreună cu numerele de index. În cele din urmă, folosim funcția „print()” pentru a afișa DataFrame.

Acum, putem vedea afișarea „membrilor” DataFrame pe care i-am creat. Aici, putem vedea că este simpla afișare a DataFrame-ului nostru pe care o convertim într-o sursă HTML. Pur și simplu are patru coloane – „Nume”, „Vârsta”, „Job” și „Abilitate” – cu toate datele similare pe care le atribuim DataFrame-ului nostru în cod. Rândurile sale au numere de index ca „1”, „2”, „3” și „4”. La acest pas, vedem că ne creăm „Membri” DataFrame. După crearea DataFrame-ului nostru, continuăm cu implementarea ulterioară.

Acum, acesta este pasul în care vedem cum ne putem converti „membrii” DataFrame într-un cod HTML. Este timpul să înțelegem șmecheria metodei Python DataFrame to html() care evoluează DataFrame în HTML. Funcția html() modifică întregul DataFrame, rezultând ca fiecare rând din DataFrame să fie o secvență distinctă în tabelul HTML. În acest scop, declarăm variabila „html” și o stocăm folosind funcția „df.to_html()” pentru a converti întregul nostru DataFrame într-un cod HTML. După implementarea funcției „df.to_html()”, aplicăm funcția „print()” în directorul „html”.

Acum, ne uităm la codul HTML care este convertit din Pandas DataFrame „Membri”. Acesta este modul de a converti oricare dintre cadrele noastre de date într-un cod sursă HTML care descrie întregul DataFrame în cod HTML, inclusiv toate etichetele care au margini de tabel ca „1”. Numele coloanelor sunt încapsulate sub „” ca cap de tabel al elementului HTML, în timp ce întregul DataFrame este modificat într-un element HTML „

Deoarece erau patru rânduri în DataFrame, „

Acum, salvăm codul nostru HTML în directorul curent care rulează ca „semnal” împreună cu extensia „.html”. Folosim funcția „open()” pentru a determina numele locației fișierului ca „file=open(“signal.html”, „w”)”. Deoarece cuvântul cheie „w” îl stochează pentru a afișa fișierul și îl dezvăluie în formă HTML, folosim funcția „.write()” și încheim codul nostru Pandas împreună cu funcția „close()” de pe fișier. Vorbim despre majoritatea cazurilor mai simple pe care le folosim pentru a-l salva împreună cu extensia de fișier „.html” care îl convertește în HTML și oferă interfața browserului în același director.

După conversia „Membrilor” DataFrame în HTML, obținem codul HTML pe care îl salvăm mai întâi în aceeași locație de director. Când obținem codul sursă HTML, îl putem deschide împreună cu extensia web, deschizând fișierul sursă HTML cu browser. Vedem că afișează rezultatul ca un tabel HTML pe pagina browserului.

După cum putem vedea în rezultatul tabelului, acesta conține o dimensiune a marginii de „1” și nicio spațiere între celule de-a lungul lor. Tabelul prezintă cinci coloane. Din care, patru nume de coloane sunt „Nume”, „Vârsta”, „Job” și „Abilitate”. Dacă vorbim despre numărul index „1”, acesta are „Cameron” în coloana „Nume”, „21” în „Vârsta”, „Arhitect” în „Job” și „Writer” în „Skill”. Numărul de index „2” din tabel arată „James” în „Nume”, „31” în „Vârsta”, „Programator” în „Job” și „Mecanic” în „Abilități”. Indexul „3” al coloanei „Nume” arată „Tommy”, „28” în „Vârsta”, „Casier” în „Job” și „Calcul în coloana „Abilitate” de pe pagina browserului. Indexul „4” al ultimului rând din tabel arată „Robert” în „Nume”, „40” în „Vârsta, „Cleaner” în „Job” și „Singer” în „Skill”.

Concluzie

Pentru a modifica DataFrame-ul nostru în codul sursă HTML pentru acest articol, l-am asamblat mai întâi cu numele „Membri”. Când redăm un DataFrame într-un cod HTML, folosim funcția „html = df.to html()”. Când afișăm un tabel HTML, folosim directorul „fișier = open(“signal.html”, „w”)” și locația fișierului „signal.html”, care sunt salvate în același director. Prin aceasta, am reușit să transformăm Pandas DataFrame într-un fișier cod sursă HTML și să îl arătăm cu un tabel.