Pandas към HTML

Pandas ви предоставя достъп до широк набор от критични аспекти и инструкции, които са предназначени за бързо оценяване на вашите данни. Ние използваме процеса на превръщане на Pandas DataFrames в HTML таблици. Разработчиците и потребителите трябва да интегрират своите Python DataFrames в изходен HTML код. Те използват това разширение Pandas, за да прехвърлят безпроблемно своите данни в HTML файл за тази цел, използвайки техниката Pandas to HTML. За да обясним методологията, ние използваме инструмента „Spyder“ за внедряването, за да го направим лесен за разбиране заедно с всяко внедряване, стъпка по стъпка.

Ако искаме да анализираме локален HTML файл в Pandas, използваме фасетите на името и текста на маркера. Във връзка с кода за tag-ul от файла, можем да персонализираме заглавието и съдържанието на маркера. Ако искаме да получим HTML файла от URL адреса в Pandas, трябва да преминем през някои стъпки, които включват параметъра на уеб URL за извикване на функцията за сканиране. След това препращаме към променливите, които позволяват преглеждането от обекти на база данни и четем вътрешността на целия URL адрес в променливата за данни, за да изпълним кода, за да отпечатаме данните в HTML формат.

Синтаксис за Pandas към HTML:

Пример: Показване на изобразяването на Pandas DataFrame в HTML код и таблица

В HTML уеб страница Pandas в Python може да промени Pandas DataFrame в HTML таблица. Pandas DataFrame се изпълнява с помощта на метода „pandas.DataFrame.to html()“. Нека да разгледаме нашия пример и да обсъдим процедурата за трансформиране на нашия Python DataFrame в HTML изходен код. За да постигнем това, първо трябва да проектираме DataFrame, който в крайна сметка се изобразява в HTML. За да приложим философията на Pandas към нашия код на Python, ние следователно импортираме библиотеката на Pandas като „pd“.

Нашата DataFrame „Членове“ съдържа речниците, свързани с информацията на члена, заедно с четирите декларирани променливи като „Имена“, „Възраст“, ​​„Работа“ и „Умения“. Първият ред съхранява данните като „Камерън“ за „Имена“, „21“ за „възраст“, ​​„Архитект“ за „Работа“ и „Писател“ за „Умения“. По този начин вторият ред от инициализираните стойности на DataFrame, които присвояваме, са „Джеймс“, „31“, „Програмист“ и „Механик“ в съответните им колони. По този начин другият речник съдържа в данните си „Томи“, „28“, „Касиер“ и „Изчисление“. И последният ред, който присвояваме на нашата DataFrame, съдържа данните „Робърт“ като стойност за „Имена“, „40“ като присвоена стойност за „Възраст“, ​​„Чистач“ като „Работа“ и „Певец“ като „умение“.

След това, присвоявайки данните за нашата DataFrame, ние също им предоставяме диапазона на „индекс“ от „1“ до „4“, тъй като DataFrame може да има четири реда. След това използваме функцията „pd.dataframe()“, за да обединим данните заедно с номерата на индексите. И накрая, използваме функцията “print()”, за да покажем нашия DataFrame.

Сега можем да видим дисплея на нашите DataFrame „Членове“, които създадохме. Тук можем да видим, че това е простото показване на нашата DataFrame, което ние конвертираме в HTML източник. Той просто има четири колони – „Имена“, „Възраст“, ​​„Работа“ и „Умение“ – с всички подобни данни, които присвояваме на нашия DataFrame в кода. Редовете му имат индексни номера като „1“, „2“, „3“ и „4“. На тази стъпка виждаме, че създаваме нашите DataFrame „Членове“. След като създадем нашия DataFrame, продължаваме с по-нататъшното внедряване.

Сега, това е стъпката, в която виждаме как можем да конвертираме нашите DataFrame „Членове“ в HTML код. Време е да разберем измамата на метода DataFrame към html() на Python, който преобразува DataFrame в HTML. Функцията html() променя цялата DataFrame, което води до това, че всеки ред в DataFrame е отделна последователност в HTML таблицата. За тази цел ние декларираме променливата „html“ и я съхраняваме с помощта на функцията „df.to_html()“, за да преобразуваме целия ни DataFrame в Html код. След внедряването на функцията “df.to_html()” прилагаме функцията “print()” в директорията “html”.

Сега разглеждаме HTML кода, който е преобразуван от Pandas DataFrame „Членове“. Това е начинът да конвертирате всеки от нашите DataFrames в изходен HTML код, който описва целия DataFrame в HTML код, включително всички тагове, които имат граници на таблици като „1“. Имената на колоните са капсулирани под „“ като заглавие на таблицата на HTML елемента, докато цялата DataFrame е модифицирана до „

Тъй като в нашия DataFrame имаше четири реда, „

Сега запазваме нашия HTML код в текущата работеща директория като „сигнал“ заедно с разширението „.html“. Използваме функцията “open()”, за да определим името на местоположението на файла като “file=open(“signal.html”, “w”)”. Тъй като ключовата дума за място „w“ го съхранява, за да покаже файла и да го разкрие в HTML форма, ние използваме функцията „.write()“ и завършваме нашия код на Pandas заедно с функцията „close()“ на файла. Говорим за по-голямата част от по-простия случай, който използваме, за да го запазим, заедно с файловото разширение „.html“, което го преобразува в HTML и предоставя интерфейса на браузъра в същата директория.

След преобразуването на нашите DataFrame „Членове“ в HTML, ние получаваме нашия HTML код, който записваме първо в същата директория. Когато получим нашия изходен HTML код, можем да го отворим заедно с уеб разширението, като отворим изходния HTML файл с браузъра. Виждаме, че той показва резултата като HTML таблица на страницата на браузъра.

Както можем да видим в изхода на таблицата, той съдържа размер на рамката „1“ и няма разстояние между клетките по тях. Таблицата показва пет колони. От които четири имена на колони са „Имена“, „Възраст“, ​​„Работа“ и „Умения“. Ако говорим за числото на индекса „1“, то има „Камерън“ в колона „Имена“, „21“ във „Възраст“, ​​„Архитект“ в „Работа“ и „Писател“ в „Умения“. Номерът на индекса „2“ в таблицата показва „Джеймс“ в „Имена“, „31“ във „Възраст“, ​​„Програмист“ в „Работа“ и „Механик“ в „Умения“. Индексът „3“ на колона „Имена“ показва „Томи“, „28“ във „Възраст“, ​​„Касиер“ в „Работа“ и „Изчисление в колона „Умения“ на страницата на браузъра. Индексът „4“ на последния ред в таблицата показва „Робърт“ в „Имена“, „40“ във „Възраст“, ​​„Чистач“ в „Работа“ и „Певец“ в „Умения“.

Заключение

За да променим нашия DataFrame в изходния HTML код за тази статия, първо го сглобихме с името „Членове“. Когато изобразяваме DataFrame в HTML код, използваме функцията „html = df.to html()“. Когато показваме HTML таблица, използваме директорията „file = open(“signal.html”, “w”)” и местоположението на файла “signal.html”, които се записват в същата директория. Чрез това успяхме да превърнем нашия Pandas DataFrame във файл с HTML изходен код и да го покажем с таблица.