Pande v HTML

Pandas vam omogoča dostop do širokega nabora kritičnih vidikov in navodil, ki so namenjena hitri oceni vaših podatkov. Izkoristimo postopek pretvarjanja Pandas DataFrames v tabele HTML. Razvijalci in uporabniki morajo svoje Python DataFrames integrirati v izvorno kodo HTML. Uporabljajo to razširitev Pandas za brez težav prestavljanje svojih podatkov v datoteko HTML za ta namen z uporabo tehnike Pandas to HTML. Za razlago metodologije uporabljamo orodje »Spyder« za implementacijo, ki omogoča enostavno razumevanje skupaj z vsako implementacijo, korak za korakom.

Če želimo razčleniti lokalno datoteko HTML v Pandas, uporabimo fasete imena in besedila oznake. V povezavi s kodo za tag-ul iz datoteke lahko prilagodimo naslov in vsebino oznake. Če želimo pridobiti datoteko HTML iz URL-ja v Pandas, bi morali opraviti nekaj korakov, ki vključujejo parameter spletnega URL-ja za priklic funkcije skeniranja. Nato se sklicujemo na spremenljivke, ki omogočajo brskanje iz objektov zbirke podatkov, in preberemo notranjost celotnega URL-ja v podatkovno spremenljivko, da zaženemo kodo za tiskanje podatkov v formatu HTML.

Sintaksa za Pandas v HTML:

Primer: Prikažite upodabljanje Pandas DataFrame v kodo HTML in tabelo

Na spletni strani HTML lahko Pandas v Pythonu spremeni Pandas DataFrame v tabelo HTML. Pandas DataFrame se izvede z uporabo metode “pandas.DataFrame.to html()”. Oglejmo si naš primer in se pogovorimo o postopku za pretvorbo našega Python DataFrame v izvorno kodo HTML. Da bi to dosegli, moramo najprej oblikovati DataFrame, ki se na koncu upodablja v HTML. Da bi uporabili filozofijo Pandas v naši kodi Python, posledično uvozimo knjižnico Pandas kot »pd«.

Naš DataFrame »Člani« vsebuje slovarje, povezane s podatki o članu, skupaj s štirimi deklariranimi spremenljivkami, kot so »Imena«, »Starost«, »Delo« in »Spretnost«. V prvi vrstici so shranjeni podatki kot »Cameron« za »Imena«, »21« za »starost«, »Arhitekt« za »Delo« in »Pisatelj« za »Spretnost«. Na ta način je druga vrstica inicializiranih vrednosti DataFrame, ki jih dodelimo, »James«, »31«, »Programer« in »Mechanic« v ustreznih stolpcih. Na ta način drugi slovar v svojih podatkih vsebuje »Tommy«, »28«, »Blagajna« in »Izračun«. In zadnja vrstica, ki jo dodelimo našemu DataFrame, vsebuje podatke »Robert« kot vrednost za »Imena«, »40« kot dodeljeno vrednost za »Starost«, »Čistilec« kot »Delo« in »Pevec« kot 'Spretnost'.

V nadaljevanju, pri dodeljevanju podatkov za naš DataFrame, jim zagotovimo tudi obseg »indeksa« od »1« do »4«, saj ima lahko DataFrame štiri vrstice. Po tem uporabimo funkcijo »pd.dataframe()« za združitev podatkov skupaj s številkami indeksov. Nazadnje uporabimo funkcijo »print()« za prikaz našega DataFrame.

Zdaj lahko vidimo prikaz naših »članov« DataFrame, ki smo jih ustvarili. Tukaj lahko vidimo, da gre za preprost prikaz našega DataFrame, ki ga pretvorimo v vir HTML. Preprosto ima štiri stolpce – »Imena«, »Starost«, »Delo« in »Spretnost« – z vsemi podobnimi podatki, ki jih dodelimo našemu DataFrame v kodi. Njegove vrstice imajo indeksne številke kot '1', '2', '3' in '4'. V tem koraku vidimo, da smo ustvarili svoje »člane« DataFrame. Ko ustvarimo naš DataFrame, nadaljujemo z nadaljnjo implementacijo.

Zdaj je to korak, v katerem vidimo, kako lahko naše DataFrame »člane« pretvorimo v kodo HTML. Čas je, da razumete zvijačo Pythonove metode DataFrame to html(), ki DataFrame razvije v HTML. Funkcija html() spremeni celoten DataFrame, zaradi česar je vsaka vrstica v DataFrame ločeno zaporedje v tabeli HTML. V ta namen deklariramo spremenljivko »html« in jo shranimo s funkcijo »df.to_html()« za pretvorbo našega celotnega podatkovnega okvira v kodo Html. Po implementaciji funkcije “df.to_html()” uporabimo funkcijo “print()” v imeniku “html”.

Zdaj si ogledamo kodo HTML, ki je pretvorjena iz »članov« Pandas DataFrame. To je način za pretvorbo katerega koli od naših DataFrame v izvorno kodo HTML, ki opisuje celoten DataFrame v kodi HTML, vključno z vsemi oznakami, ki imajo obrobe tabele kot '1'. Imena stolpcev so enkapsulirana pod »« kot glavo tabele elementa HTML, medtem ko je celoten DataFrame spremenjen v element HTML »

Ker so bile v našem DataFrame štiri vrstice, je »

Zdaj shranimo našo kodo HTML v trenutni tekoči imenik kot »signal« skupaj s pripono ».html«. Funkcijo »open()« uporabljamo za določitev imena lokacije datoteke kot »file=open(»signal.html«, »w«)«. Ker ga ključna beseda »w« shrani za prikaz datoteke in njeno razkritje v obliki HTML, uporabimo funkcijo ».write()« in zaključimo našo kodo Pandas skupaj s funkcijo »close()« v datoteki. Govorimo o večini enostavnejših primerov, ki jih uporabljamo za shranjevanje skupaj s pripono datoteke ».html«, ki jo pretvori v HTML in nudi vmesnik brskalnika v istem imeniku.

Po pretvorbi naših »članov« DataFrame v HTML pridobimo našo kodo HTML, ki jo najprej shranimo na isto mesto imenika. Ko pridobimo svojo izvorno kodo HTML, jo lahko odpremo skupaj s spletno razširitvijo tako, da odpremo izvorno datoteko HTML v brskalniku. Vidimo, da prikaže izhod kot tabelo HTML na strani brskalnika.

Kot lahko vidimo v izhodu tabele, vsebuje velikost obrobe »1« in brez razmika celic vzdolž njih. Tabela prikazuje pet stolpcev. Od tega so štiri imena stolpcev »Imena«, »Starost«, »Delo« in »Spretnost«. Če govorimo o številki indeksa '1', ima 'Cameron' v stolpcu 'Imena', '21' v 'Starost', 'Arhitekt' v 'Delo' in 'Pisatelj' v 'Spretnost'. Številka indeksa '2' v tabeli prikazuje 'James' v 'Imena', '31' v 'Starost', 'Programer' v 'Delo' in 'Mehanik' v 'Spretnost'. Indeks »3« stolpca »Imena« prikazuje »Tommy«, »28« v »Starost«, »Blagajnik« v »Delo« in »Izračun v stolpcu »Spretnost« na strani brskalnika. Indeks »4« zadnje vrstice v tabeli prikazuje »Robert« v »Imena«, »40« v »Starost«, »Čistilec« v »Delo« in »Pevec« v »Spretnost«.

Zaključek

Da bi naš DataFrame spremenili v izvorno kodo HTML za ta članek, smo ga najprej sestavili z imenom »Člani«. Pri upodabljanju DataFrame v kodo HTML uporabljamo funkcijo »html = df.to html()«. Pri prikazu tabele HTML uporabljamo imenik “file = open(“signal.html”, “w”)” in lokacijo datoteke “signal.html”, ki sta shranjena v istem imeniku. S tem smo lahko naš Pandas DataFrame spremenili v datoteko izvorne kode HTML in jo prikazali s tabelo.