Pandas antaa sinulle pääsyn laajaan valikoimaan kriittisiä näkökohtia ja ohjeita, joiden avulla voit arvioida tietosi nopeasti. Hyödynnämme prosessia muuttaa Pandas DataFrames HTML-taulukoiksi. Kehittäjien ja käyttäjien on integroitava Python DataFrame -kehyksensä HTML-lähdekoodiin. He käyttävät tätä Pandas-laajennusta siirtääkseen tietonsa vaivattomasti HTML-tiedostoon tätä tarkoitusta varten käyttämällä Pandas to HTML -tekniikkaa. Metodologian selittämiseksi käytämme toteutuksessa 'Spyder' -työkalua, jotta se on helppo ymmärtää jokaisen toteutuksen yhteydessä, askel askeleelta.
Jos haluamme jäsentää paikallisen HTML-tiedoston Pandasissa, käytämme tunnisteen nimeä ja tekstiä. Voimme muokata tunnisteen otsikkoa ja sisältöä yhdessä tiedostossa olevan tag-ul-koodin kanssa. Jos haluamme saada HTML-tiedoston Pandasin URL-osoitteesta, meidän tulee käydä läpi joitakin vaiheita, jotka sisältävät verkko-URL-parametrin skannaustoiminnon käynnistämiseksi. Sitten viittaamme muuttujiin, jotka mahdollistavat lukemisen tietokantaobjekteista, ja luemme koko URL-osoitteen sisäosat datamuuttujaan, jotta koodi suoritetaan, jotta tiedot tulostetaan HTML-muodossa.
Pandan syntaksi HTML:ään:
Esimerkki: Näytä Pandas DataFrame -kehyksen renderöinti HTML-koodiksi ja taulukoksi
HTML-verkkosivulla Pythonin Pandas voi muuttaa Pandas DataFramen HTML-taulukoksi. Pandas DataFrame suoritetaan käyttämällä 'pandas.DataFrame.to html()' -menetelmää. Katsotaanpa esimerkkiämme ja keskustellaan menettelystä, jolla Python DataFrame muunnetaan HTML-lähdekoodiksi. Tämän saavuttamiseksi meidän on ensin suunniteltava DataFrame, joka lopulta muuttuu HTML:ksi. Voidaksemme soveltaa Pandas-filosofiaa Python-koodiimme, tuomme Pandas-kirjaston nimellä 'pd'.
DataFrame 'Jäsenet' sisältää jäsentietoihin liittyvät sanakirjat sekä neljä ilmoitettua muuttujaa 'Nimet', 'Ikä', 'Työ' ja 'Taito'. Ensimmäinen rivi tallentaa tiedot muodossa 'Cameron' tarkoittaa 'Nimet', '21' tarkoittaa 'ikä', 'Arkkitehti' tarkoittaa 'Työ' ja 'Writer' tarkoittaa 'Skill'. Tällä tavalla toinen rivi DataFrame-alustusarvoista, jotka määritämme, ovat 'James', '31', 'Programmer' ja 'Mechanic' vastaavissa sarakkeissaan. Tällä tavalla toisen sanakirjan tiedoissa on 'Tommy', '28', 'Kassa' ja 'Laskelma'. Ja viimeinen rivi, jonka määritämme DataFrame-kehyksellemme, sisältää tiedot 'Robert' arvona 'Nimet', '40' määritettynä arvona 'Ikä', 'Cleaner' arvona 'Työ' ja 'Singer' 'Taito'.
Tämän jälkeen määrittämällä tiedot DataFrame-kehyksellemme tarjoamme niille myös 'indeksi'-alueen '1' - '4', koska DataFrame voi sisältää neljä riviä. Sen jälkeen käytämme 'pd.dataframe()'-funktiota tietojen yhdistämiseen indeksinumeroiden kanssa. Lopuksi käytämme 'print()'-funktiota DataFrame-kehyksemme näyttämiseen.
Nyt voimme nähdä luomamme DataFrame-jäsenet. Tässä voimme nähdä, että se on DataFrame-kehyksemme yksinkertainen näyttö, jonka muunnamme HTML-lähteeksi. Siinä on yksinkertaisesti neljä saraketta - 'Nimet', 'Ikä', 'Työ' ja 'Taito' - ja kaikki vastaavat tiedot, jotka määritämme koodissamme DataFrame-kehykseen. Sen riveillä on indeksinumerot '1', '2', '3' ja '4'. Tässä vaiheessa näemme, että luomme DataFrame-'jäsenet'. DataFrame-kehyksen luomisen jälkeen jatkamme käyttöönottoa.
Nyt tämä on vaihe, jossa näemme kuinka voimme muuntaa DataFrame-jäsenet HTML-koodiksi. On aika ymmärtää Pythonin DataFrame to html() -menetelmän huijaus, joka muuttaa DataFramen HTML:ksi. html()-funktio muuttaa koko DataFrame-kehyksen, jolloin jokainen DataFrame-rivi on erillinen sekvenssi HTML-taulukossa. Tätä tarkoitusta varten määritämme muuttujan 'html' ja tallennamme sen käyttämällä 'df.to_html()'-funktiota muuntaaksemme koko DataFrame-kehyksemme HTML-koodiksi. Toiminnon “df.to_html()” toteuttamisen jälkeen käytämme “print()”-funktiota “html”-hakemistoon.
Nyt tarkastelemme HTML-koodia, joka on muunnettu Pandas DataFrame 'Jäsenistä'. Tämä on tapa muuntaa kaikki DataFrame-kehykset HTML-lähdekoodiksi, joka kuvaa koko DataFrame-kehyksen HTML-koodissa, mukaan lukien kaikki tagit, joiden taulukon reunukset ovat '1'. Sarakkeiden nimet on kapseloitu HTML-elementin taulukon otsikon '' alle, kun taas koko DataFrame muutetaan ' Koska DataFrame-kehyksessämme oli neljä riviä, ' Nyt tallennamme HTML-koodimme nykyiseen käynnissä olevaan hakemistoon 'signaalina' yhdessä '.html'-laajennuksen kanssa. Käytämme 'open()'-funktiota määrittääksemme tiedoston sijainnin nimeksi 'file=open('signal.html', 'w'). Koska paikkaavainsana 'w' tallentaa sen näyttääkseen tiedoston ja paljastaakseen sen HTML-muodossa, käytämme '.write()'-funktiota ja lopetamme Pandas-koodimme yhdessä 'close()'-funktion kanssa tiedostossa. Puhumme suurimmasta osasta yksinkertaisemmasta tapauksesta, jota käytämme sen tallentamiseen yhdessä '.html'-tiedostotunnisteen kanssa, joka muuntaa sen HTML:ksi ja tarjoaa selaimen käyttöliittymän samassa hakemistossa. Kun DataFrame-jäsenet on muutettu HTML-muotoon, saamme HTML-koodimme, jonka tallennamme ensin samaan hakemistoon. Kun saamme HTML-lähdekoodimme, voimme avata sen verkkolaajennuksen kanssa avaamalla HTML-lähdetiedoston selaimella. Näemme, että se näyttää tulosteen HTML-taulukona selainsivulla. Kuten voimme nähdä taulukon lähdöstä, se sisältää reunuksen koon '1' eikä soluväliä niitä pitkin. Taulukossa on viisi saraketta. Joista neljä sarakkeen nimeä ovat 'Nimet', 'Ikä', 'Työ' ja 'Taito'. Jos puhumme indeksinumerosta '1', sen sarakkeessa 'Nimet' on 'Cameron', 'Ikä' -kohdassa '21', 'Työssä' 'Arkkitehti' ja 'Taidossa' 'Kirjoittaja'. Indeksinumero '2' taulukossa näyttää 'James' kohdassa 'Nimet', '31' kohdassa 'Ikä', 'Ohjelmoija' kohdassa 'Työ' ja 'Mekaanikko' kohdassa 'Skill'. Sarakkeen 'Nimet' indeksi '3' näyttää 'Tommy', '28' kohdassa 'Ikä', 'Kassa' kohdassa 'Työ' ja 'Laskenta' sarakkeessa 'Taito' selainsivulla. Taulukon viimeisen rivin indeksi '4' näyttää 'Robert' kohdassa 'Nimet', '40' kohdassa 'Ikä', 'Cleaner' kohdassa 'Työ' ja 'Singer' kohdassa 'Skill'. Jotta voisimme muuttaa DataFrame-kehyksemme tämän artikkelin HTML-lähdekoodiksi, kokosimme sen ensin nimellä 'Jäsenet'. Kun renderöimme DataFrame-kehyksen HTML-koodiksi, käytämme funktiota 'html = df.to html()'. HTML-taulukkoa näytellessämme käytämme hakemistoa 'file = open('signal.html', 'w') ja tiedoston sijaintia 'signal.html', jotka tallennetaan samaan hakemistoon. Tämän avulla pystyimme muuttamaan Pandas DataFrame -kehyksemme HTML-lähdekooditiedostoksi ja näyttämään sen taulukon avulla.' kanssa. '' käyttää jotain 'CSS':stä yhdessä taulukon riviä kuvaavan tunnisteen ' ' kanssa.
' käytetään neljä kertaa yhdessä niiden sulkevien tunnisteiden kanssa. Kuten tiedämme HTML:ssä, sen HTML-koodissa on oltava sekä avaus- että sulkemistunnisteet. Kaikki tiedot tai DataFrame suljetaan aloittavien ' ' ja '
' ja sulkevan tagin väliin. Loput koko HTML-koodista sisältää samat tiedot kuin DataFrame, se vain muunnetaan yksinkertaiseksi HTML-lähdekoodiksi sekä tarvittavat tunnisteet, joita tarvitaan taulukon muodostamiseen.
Johtopäätös