פנדה ל-HTML

Pandas מעניקה לך גישה למגוון רחב של היבטים קריטיים והוראות שנועדו להעריך במהירות את הנתונים שלך. אנו ממנפים את תהליך הפיכת ה-Pandas DataFrames לטבלאות HTML. המפתחים והמשתמשים צריכים לשלב את Python DataFrames שלהם בקוד מקור HTML. הם משתמשים בתוסף Pandas זה כדי להעביר ללא מאמץ את הנתונים שלהם לקובץ HTML למטרה זו באמצעות טכניקת Pandas to HTML. כדי להסביר את המתודולוגיה, אנו משתמשים בכלי 'Spyder' ליישום כדי להקל על ההבנה יחד עם כל יישום, צעד אחר צעד.

אם ברצוננו לנתח קובץ HTML מקומי ב-Pandas, אנו משתמשים בשם התג ובהיבטי הטקסט. בשילוב עם הקוד של tag-ul מהקובץ, אנו עשויים להתאים אישית את הכותרת והתוכן של התג. אם ברצוננו לקבל את קובץ ה-HTML מכתובת ה-URL ב-Pandas, עלינו לעבור כמה שלבים הכוללים את הפרמטר של כתובת האתר כדי להפעיל את פונקציית הסריקה. לאחר מכן, אנו מפנים את המשתנים המאפשרים עיון באובייקטים של מסד נתונים וקוראים את כל החלק הפנימי של כתובת האתר לתוך משתנה הנתונים כדי להפעיל את הקוד כדי שהנתונים מודפסים בפורמט HTML.

תחביר עבור פנדה ל-HTML:

דוגמה: הצג את העיבוד של Pandas DataFrame לתוך קוד HTML וטבלה

בדף אינטרנט HTML, Pandas ב-Python יכולה לשנות Pandas DataFrame לטבלת HTML. Pandas DataFrame מבוצע באמצעות שיטת 'pandas.DataFrame.to html()'. בואו נסתכל על הדוגמה שלנו ונדון בהליך להפיכת Python DataFrame שלנו לקוד מקור HTML. כדי להשיג זאת, עלינו לעצב תחילה את ה-DataFrame שבסופו של דבר מעבד ל-HTML. על מנת ליישם את הפילוסופיה של Pandas על קוד ה-Python שלנו, אנו מייבאים את ספריית Pandas כ-'pd'.

DataFrame 'חברים' שלנו מכיל את המילונים הקשורים למידע של החבר יחד עם ארבעת המשתנים המוצהרים כ'שמות', 'גיל', 'עבודה' ו'מיומנות'. השורה הראשונה מאחסנת את הנתונים כ'קמרון' עבור 'שמות', '21' עבור 'גיל', 'אדריכל' עבור 'עבודה' ו'סופר' עבור 'מיומנות'. בדרך זו, השורה השנייה של ערכי ה-DataFrame האתחול שאנו מקצים הם 'James', '31', 'Programmer' ו-'Mechanic' בעמודות שלהם. באופן זה, המילון השני מכיל את 'טומי', '28', 'קופאית' ו'חישוב' בנתונים שלו. והשורה האחרונה שאנו מקצים ל-DataFrame שלנו מכילה את הנתונים 'רוברט' כערך עבור 'שמות', '40' כערך מוקצה עבור 'גיל', 'נקי יותר' כ'עבודה' ו'זמר' בתור 'מְיוּמָנוּת'.

להלן, בהקצאת הנתונים עבור ה-DataFrame שלנו, אנו מספקים להם גם את טווח ה'אינדקס' בין '1' ל- '4', שכן ה-DataFrame יכול לכלול ארבע שורות. לאחר מכן, אנו משתמשים בפונקציה 'pd.dataframe()' כדי למזג את הנתונים יחד עם מספרי האינדקס. לבסוף, אנו משתמשים בפונקציה 'print()' כדי להציג את ה-DataFrame שלנו.

כעת, אנו יכולים לראות את התצוגה של 'החברים' של DataFrame שלנו שיצרנו. כאן, אנו יכולים לראות שזו התצוגה הפשוטה של ​​ה-DataFrame שלנו שאנו ממירים למקור HTML. יש לו פשוט ארבע עמודות - 'שמות', 'גיל', 'עבודה' ו'מיומנות' - עם כל הנתונים הדומים שאנו מקצים ל-DataFrame שלנו בקוד. לשורות שלו יש מספרי אינדקס כמו '1', '2', '3' ו- '4'. בשלב זה, אנו רואים שאנו יוצרים 'חברים' של DataFrame. לאחר יצירת ה-DataFrame שלנו, אנו ממשיכים ביישום נוסף.

כעת, זה השלב שבו אנו רואים כיצד אנו יכולים להמיר את 'החברים' שלנו ב-DataFrame לקוד HTML. הגיע הזמן להבין את הטריק של שיטת ה-DataFrame to html() של Python שמפתחת את ה-DataFrame ל-HTML. הפונקציה html() משנה את כל ה-DataFrame, וכתוצאה מכך כל שורה ב-DataFrame היא רצף נפרד בטבלת HTML. למטרה זו, אנו מכריזים על המשתנה 'html' ומאחסנים אותו באמצעות הפונקציה 'df.to_html()' כדי להמיר את כל ה-DataFrame שלנו לקוד HTML. לאחר הטמעת הפונקציה 'df.to_html()', אנו מיישמים את הפונקציה 'print()' בספריית 'html'.

כעת, אנו מסתכלים על קוד ה-HTML אשר מומר מ-Pandas DataFrame 'Members'. זו הדרך להמיר כל אחד מ-DataFrames שלנו לקוד מקור HTML שמתאר את כל ה-DataFrame בקוד HTML כולל כל התגים בעלי גבולות טבלה כ-'1'. שמות העמודות מובלעים תחת ה-'' כראש הטבלה של רכיב ה-HTML בעוד שכל ה-DataFrame משתנה לרכיב HTML של “

מכיוון שהיו ארבע שורות ב-DataFrame שלנו, נעשה שימוש ב-'

כעת, אנו שומרים את קוד ה-HTML שלנו בספריית ההפעלה הנוכחית כ'אות' יחד עם הסיומת '.html'. אנו משתמשים בפונקציה 'open()' כדי לקבוע את שם מיקום הקובץ בתור 'file=open('signal.html', 'w'). מכיוון שמילת המפתח 'w' מאחסנת אותה כדי להציג את הקובץ וחושפת אותו בצורת HTML, אנו משתמשים בפונקציה '.write()' ומסיימים את קוד ה-Pandas שלנו יחד עם הפונקציה 'close()' בקובץ. אנו מדברים על רוב המקרה הפשוט יותר שבו אנו משתמשים כדי לשמור אותו יחד עם סיומת הקובץ '.html' אשר ממירה אותו ל-HTML ומספקת את הממשק של הדפדפן באותה ספרייה.

לאחר ההמרה של DataFrame 'Members' שלנו ל-HTML, אנו מקבלים את קוד ה-HTML שלנו אותו אנו שומרים תחילה באותו מיקום ספרייה. כאשר אנו משיגים את קוד מקור ה-HTML שלנו, אנו יכולים לפתוח אותו יחד עם סיומת האינטרנט על ידי פתיחת קובץ המקור של ה-HTML עם הדפדפן. אנו רואים שהוא מציג את הפלט כטבלת HTML בדף הדפדפן.

כפי שאנו יכולים לראות בפלט הטבלה, הוא מכיל גודל גבול של '1' וללא מרווח תאים לאורכם. הטבלה מציגה חמש עמודות. מתוכם, ארבעה שמות עמודות הם 'שמות', 'גיל', 'עבודה' ו'מיומנות'. אם אנחנו מדברים על מספר האינדקס '1', יש לו 'קמרון' בעמודה 'שמות', '21' ב'גיל', 'אדריכל' ב'עבודה' ו'סופר' ב'מיומנות'. מספר האינדקס של '2' בטבלה מציג את 'ג'יימס' ב'שמות', '31' ב'גיל', 'מתכנת' ב'עבודה' ו'מכונאי' ב'מיומנות'. האינדקס '3' של העמודה 'שמות' מציג את 'טומי', '28' ב'גיל', 'קופאית' ב'עבודה' ו'חישוב בעמודה 'מיומנות' בדף הדפדפן. אינדקס '4' של השורה האחרונה בטבלה מציג את 'רוברט' ב'שמות', '40' ב'גיל, 'נקי יותר' ב'עבודה' ו'זמר' ב'מיומנות'.

סיכום

על מנת לשנות את ה-DataFrame שלנו לקוד מקור ה-HTML עבור מאמר זה, הרכבנו אותו תחילה בשם 'חברים'. בעת עיבוד DataFrame לקוד HTML, אנו משתמשים בפונקציה 'html = df.to html()'. בעת הצגת טבלת HTML, אנו משתמשים בספריית 'file = open('signal.html', 'w')' ובמיקום הקובץ 'signal.html' אשר נשמרים באותה ספרייה. באמצעות זה, הצלחנו להפוך את Pandas DataFrame שלנו לקובץ קוד מקור HTML ולהראות אותו עם טבלה.