Gấu trúc sang HTML

Pandas cấp cho bạn quyền truy cập vào một loạt các khía cạnh và hướng dẫn quan trọng nhằm mục đích nhanh chóng đánh giá dữ liệu của bạn. Chúng tôi tận dụng quá trình biến Pandas DataFrames thành các bảng HTML. Các nhà phát triển và người dùng cần tích hợp các DataFrames Python của họ vào một mã nguồn HTML. Họ sử dụng tiện ích mở rộng Pandas này để dễ dàng chuyển dữ liệu của họ thành tệp HTML cho mục đích này bằng cách sử dụng kỹ thuật Pandas sang HTML. Để giải thích phương pháp luận, chúng tôi sử dụng công cụ “Spyder” để triển khai nhằm làm cho nó dễ hiểu cùng với từng bước thực hiện, từng bước.

Nếu chúng tôi muốn phân tích cú pháp tệp HTML cục bộ trong Pandas, chúng tôi sử dụng tên và các khía cạnh văn bản của thẻ. Cùng với mã cho thẻ-ul từ tệp, chúng tôi có thể tùy chỉnh tiêu đề và nội dung của thẻ. Nếu chúng ta muốn tệp HTML có dạng URL trong Pandas, chúng ta phải thực hiện một số bước bao gồm tham số URL web để gọi hàm quét. Sau đó, chúng tôi tham chiếu các biến cho phép duyệt từ các đối tượng cơ sở dữ liệu và đọc toàn bộ nội dung của URL vào biến dữ liệu để chạy mã để dữ liệu được in ở định dạng HTML.

Cú pháp cho Pandas sang HTML:

Ví dụ: Hiển thị kết xuất dữ liệu gấu trúc thành bảng và mã HTML

Trong một trang web HTML, Pandas trong Python có thể thay đổi Pandas DataFrame thành một bảng HTML. Pandas DataFrame được thực thi bằng phương thức “pandas.DataFrame.to html ()”. Hãy xem ví dụ của chúng tôi và thảo luận về quy trình chuyển đổi DataFrame Python của chúng tôi sang mã nguồn HTML. Để thực hiện điều này, trước tiên chúng ta phải thiết kế DataFrame cuối cùng sẽ hiển thị thành HTML. Để áp dụng triết lý Pandas vào mã Python của chúng tôi, do đó, chúng tôi nhập thư viện Pandas dưới dạng “pd”.

DataFrame của chúng tôi “Thành viên” chứa các từ điển liên quan đến thông tin của thành viên cùng với bốn biến được khai báo là “Tên”, “Tuổi”, “Công việc” và “Kỹ năng”. Hàng đầu tiên lưu trữ dữ liệu là “Cameron” cho “Tên”, “21” cho “tuổi”, “Kiến trúc sư” cho “Công việc” và “Người viết” cho “Kỹ năng”. Theo cách này, hàng thứ hai của các giá trị được khởi tạo DataFrame mà chúng tôi gán là “James”, “31”, “Programmer” và “Mechanic” trong các cột tương ứng của chúng. Theo cách này, từ điển khác chứa “Tommy”, “28”, “Thu ngân” và “Tính toán” trong dữ liệu của nó. Và hàng cuối cùng mà chúng tôi gán cho DataFrame của mình chứa dữ liệu “Robert” làm giá trị cho “Tên”, “40” là giá trị được chỉ định cho “Tuổi”, “Người dọn dẹp” là “Công việc” và “Ca sĩ” là 'Kỹ năng'.

Sau đó, chỉ định dữ liệu cho DataFrame của chúng tôi, chúng tôi cũng cung cấp cho chúng phạm vi “chỉ mục” từ “1” đến “4” vì DataFrame có thể có bốn hàng. Sau đó, chúng tôi sử dụng hàm “pd.dataframe ()” để hợp nhất dữ liệu cùng với các số chỉ mục. Cuối cùng, chúng tôi sử dụng hàm “print ()” để hiển thị DataFrame của chúng tôi.

Bây giờ, chúng ta có thể thấy hiển thị 'Thành viên' DataFrame mà chúng ta đã tạo. Ở đây, chúng ta có thể thấy rằng đó là màn hình đơn giản của DataFrame mà chúng ta chuyển đổi thành nguồn HTML. Nó chỉ có bốn cột - “Tên”, “Tuổi”, “Công việc” và “Kỹ năng” - với tất cả các dữ liệu tương tự mà chúng tôi gán cho DataFrame của mình trong mã. Các hàng của nó có số chỉ mục là “1”, “2”, “3” và “4”. Ở bước này, chúng tôi thấy rằng chúng tôi tạo các 'Thành viên' DataFrame của mình. Sau khi tạo DataFrame của chúng tôi, chúng tôi tiến hành triển khai thêm.

Bây giờ, đây là bước mà chúng ta thấy cách chúng ta có thể chuyển đổi “Thành viên” DataFrame của mình thành mã HTML. Đã đến lúc hiểu thủ thuật của phương thức Python’s DataFrame thành html (), phương pháp này sẽ phát triển DataFrame thành HTML. Hàm html () thay đổi toàn bộ DataFrame, dẫn đến mỗi hàng trong DataFrame là một chuỗi riêng biệt trong bảng HTML. Với mục đích này, chúng tôi khai báo biến “html” và lưu trữ nó bằng cách sử dụng hàm “df.to_html ()” để chuyển đổi toàn bộ DataFrame của chúng tôi thành mã Html. Sau khi thực hiện hàm “df.to_html ()”, chúng tôi áp dụng hàm “print ()” trên thư mục “html”.

Bây giờ, chúng ta xem xét mã HTML được chuyển đổi từ 'Thành viên' của Pandas DataFrame. Đây là cách để chuyển đổi bất kỳ DataFrame nào của chúng tôi thành mã nguồn HTML mô tả toàn bộ DataFrame trong mã HTML bao gồm tất cả các thẻ có đường viền bảng là “1”. Tên cột được đóng gói dưới “” làm đầu bảng của phần tử HTML trong khi toàn bộ DataFrame được sửa đổi thành phần tử HTML “

Vì có bốn hàng trong DataFrame của chúng tôi, “

Bây giờ, chúng tôi lưu mã HTML của mình trong thư mục đang chạy hiện tại dưới dạng “signal” cùng với phần mở rộng “.html”. Chúng tôi sử dụng hàm “open ()” để xác định tên vị trí tệp là “file = open (“ signal.html ”,“ w ”)”. Vì từ khóa địa điểm “w” lưu trữ nó để hiển thị tệp và tiết lộ nó ở dạng HTML, chúng tôi sử dụng hàm “.write ()” và kết thúc mã Pandas của chúng tôi cùng với hàm “close ()” trên tệp. Chúng tôi nói về phần lớn trường hợp đơn giản hơn mà chúng tôi sử dụng để lưu nó cùng với phần mở rộng tệp “.html” chuyển đổi nó thành HTML và cung cấp giao diện của trình duyệt trong cùng một thư mục.

Sau khi chuyển đổi 'Thành viên' DataFrame của chúng tôi thành HTML, chúng tôi nhận được mã HTML mà chúng tôi lưu trước tiên vào cùng một vị trí thư mục. Khi chúng tôi có được mã nguồn HTML của mình, chúng tôi có thể mở nó cùng với phần mở rộng web bằng cách mở tệp nguồn HTML bằng trình duyệt. Chúng tôi thấy rằng nó hiển thị đầu ra dưới dạng bảng HTML trên trang trình duyệt.

Như chúng ta có thể thấy trong đầu ra của bảng, nó chứa kích thước đường viền là “1” và không có khoảng cách ô dọc theo chúng. Bảng hiển thị năm cột. Trong đó, bốn tên cột là “Tên”, “Tuổi”, “Công việc” và “Kỹ năng”. Nếu chúng ta nói về số chỉ mục “1”, nó có “Cameron” trong Cột “Tên”, “21” trong “Tuổi”, “Kiến trúc sư” trong “Công việc” và “Nhà văn” trong “Kỹ năng”. Số chỉ mục “2” trong bảng hiển thị “James” trong “Tên”, “31” trong “Tuổi”, “Lập trình viên” trong “Công việc” và “Thợ máy” trong “Kỹ năng”. Chỉ số “3” của cột “Tên” hiển thị “Tommy”, “28” trong “Tuổi”, “Thu ngân” trong “Công việc” và “Tính toán trong cột“ Kỹ năng ”trên trang trình duyệt. Chỉ số “4” của hàng cuối cùng trong bảng hiển thị “Robert” trong “Tên”, “40” trong “Tuổi,“ Dọn dẹp hơn ”trong“ Công việc ”và“ Ca sĩ ”trong“ Kỹ năng ”.

Sự kết luận

Để thay đổi DataFrame của chúng tôi thành mã nguồn HTML cho bài viết này, trước tiên chúng tôi đã tập hợp nó với tên “Thành viên”. Khi hiển thị DataFrame thành mã HTML, chúng tôi sử dụng hàm “html = df.to html ()”. Khi hiển thị bảng HTML, chúng tôi sử dụng thư mục “file = open (“ signal.html ”,“ w ”)” và vị trí tệp “signal.html” được lưu trong cùng một thư mục. Thông qua đó, chúng tôi có thể biến Pandas DataFrame của mình thành một tệp mã nguồn HTML và hiển thị nó bằng một bảng.