الباندا إلى HTML

تمنحك Pandas إمكانية الوصول إلى مجموعة واسعة من الجوانب والإرشادات المهمة التي تهدف إلى تقييم بياناتك بسرعة. نحن نستفيد من عملية تحويل Pandas DataFrames إلى جداول HTML. يحتاج المطورون والمستخدمون إلى دمج Python DataFrames في كود مصدر HTML. يستخدمون امتداد Pandas هذا لتحويل بياناتهم بسهولة إلى ملف HTML لهذا الغرض باستخدام تقنية Pandas إلى HTML. لشرح المنهجية ، نستخدم أداة 'Spyder' للتنفيذ لتسهيل الفهم مع كل تطبيق ، خطوة بخطوة.

إذا أردنا تحليل ملف HTML محلي في Pandas ، فإننا نستخدم اسم العلامة وواجهة النص. بالاقتران مع رمز tag-ul من الملف ، قد نقوم بتخصيص عنوان العلامة ومحتواها. إذا أردنا الحصول على ملف HTML من عنوان URL في Pandas ، فيجب أن نمر ببعض الخطوات التي تتضمن معلمة عنوان URL للويب لاستدعاء وظيفة الفحص. بعد ذلك ، نشير إلى المتغيرات التي تتيح الاطلاع على كائنات قاعدة البيانات وقراءة دواخل عنوان URL بالكامل في متغير البيانات لتشغيل الشفرة لطباعة البيانات بتنسيق HTML.

بناء الجملة من Pandas إلى HTML:

مثال: عرض عرض Pandas DataFrame في كود HTML والجدول

في صفحة ويب HTML ، يمكن لـ Pandas في Python تغيير Pandas DataFrame إلى جدول HTML. يتم تنفيذ Pandas DataFrame باستخدام طريقة “pandas.DataFrame.to html ()”. دعونا نلقي نظرة على مثالنا ومناقشة الإجراء الخاص بنا لتحويل Python DataFrame إلى كود مصدر HTML. لتحقيق ذلك ، يجب علينا أولاً تصميم DataFrame الذي يتحول في النهاية إلى HTML. من أجل تطبيق فلسفة Pandas على كود Python الخاص بنا ، نقوم بالتالي باستيراد مكتبة Pandas كـ “pd”.

يحتوي DataFrame 'الأعضاء' على القواميس المتعلقة بمعلومات العضو جنبًا إلى جنب مع المتغيرات الأربعة المعلنة مثل 'الأسماء' و 'العمر' و 'الوظيفة' و 'المهارة'. يخزن الصف الأول البيانات كـ 'Cameron' لـ 'Names' و '21' لـ 'age' و 'Architect' لـ 'Job' و 'Writer' لـ 'Skill'. وبهذه الطريقة ، فإن الصف الثاني من قيم DataFrame التي تمت تهيئتها والتي نقوم بتعيينها هي 'James' و '31' و 'Programmer' و 'Mechanic' في أعمدة كل منها. بهذه الطريقة ، يحتوي القاموس الآخر على 'Tommy' و '28' و 'Cashier' و 'Calculation' في بياناته. والصف الأخير الذي قمنا بتعيينه إلى DataFrame لدينا يحتوي على البيانات 'Robert' كقيمة لـ 'Names' و '40' كقيمة مخصصة لـ 'Age' و 'Cleaner' كـ 'Job' و 'Singer' باعتباره 'مهارة'.

فيما بعد ، وبتخصيص البيانات لإطار البيانات الخاص بنا ، نوفر لهم أيضًا نطاق 'الفهرس' من '1' إلى '4' حيث يمكن أن يحتوي DataFrame على أربعة صفوف. بعد ذلك ، نستخدم الوظيفة “pd.dataframe ()” لدمج البيانات مع أرقام الفهرس. أخيرًا ، نستخدم وظيفة 'print ()' لعرض DataFrame الخاص بنا.

الآن ، يمكننا أن نرى عرض 'أعضاء' DataFrame الخاص بنا الذي أنشأناه. هنا ، يمكننا أن نرى أنه العرض البسيط لإطار البيانات الخاص بنا الذي نقوم بتحويله إلى مصدر HTML. يحتوي ببساطة على أربعة أعمدة - 'الأسماء' و 'العمر' و 'الوظيفة' و 'المهارة' - مع جميع البيانات المماثلة التي نخصصها لإطار البيانات لدينا في الكود. تحتوي صفوفها على أرقام فهرسة مثل '1' و '2' و '3' و '4'. في هذه الخطوة ، نرى أننا أنشأنا DataFrame 'أعضاء'. بعد إنشاء DataFrame الخاص بنا ، نواصل التنفيذ الإضافي.

الآن ، هذه هي الخطوة حيث نرى كيف يمكننا تحويل 'أعضاء' DataFrame لدينا إلى كود HTML. حان الوقت لفهم خداع طريقة Python's DataFrame to html () التي تطور DataFrame إلى HTML. تعمل الدالة html () على تغيير DataFrame بالكامل ، مما يؤدي إلى أن يكون كل صف في DataFrame تسلسلًا مميزًا في جدول HTML. لهذا الغرض ، نعلن عن المتغير 'html' ونخزنه باستخدام وظيفة 'df.to_html ()' لتحويل DataFrame بالكامل إلى كود Html. بعد تنفيذ الوظيفة “df.to_html ()” ، نطبق وظيفة “print ()” على دليل “html”.

الآن ، ننظر إلى كود HTML الذي تم تحويله من Pandas DataFrame 'الأعضاء'. هذه هي الطريقة لتحويل أي من DataFrames لدينا إلى كود مصدر HTML الذي يصف كامل DataFrame في كود HTML بما في ذلك جميع العلامات التي لها حدود الجدول مثل '1'. يتم تغليف أسماء الأعمدة تحت '' كرأس جدول لعنصر HTML بينما يتم تعديل DataFrame بالكامل إلى عنصر HTML '

نظرًا لوجود أربعة صفوف في DataFrame لدينا ، يتم استخدام '

الآن ، نحفظ كود HTML الخاص بنا في دليل التشغيل الحالي باسم 'إشارة' مع الامتداد '.html'. نستخدم وظيفة 'open ()' لتحديد اسم موقع الملف كـ 'file = open (' signal.html '،' w ')'. نظرًا لأن الكلمة الأساسية 'w' تخزنها لإظهار الملف والإفصاح عنه بصيغة HTML ، فإننا نستخدم وظيفة '.write ()' وننهي كود Pandas الخاص بنا مع وظيفة 'close ()' في الملف. نتحدث عن غالبية الحالات الأبسط التي نستخدمها لحفظها مع امتداد الملف '.html' الذي يحولها إلى HTML ويوفر واجهة المتصفح في نفس الدليل.

بعد تحويل 'أعضاء' DataFrame لدينا إلى HTML ، حصلنا على كود HTML الخاص بنا والذي نحفظه أولاً في نفس موقع الدليل. عندما نحصل على كود مصدر HTML الخاص بنا ، يمكننا فتحه مع امتداد الويب عن طريق فتح ملف مصدر HTML باستخدام المتصفح. نرى أنه يعرض الإخراج كجدول HTML على صفحة المتصفح.

كما نرى في إخراج الجدول ، فإنه يحتوي على حجم حد '1' ولا يوجد تباعد بين الخلايا على طولهما. يعرض الجدول خمسة أعمدة. من بينها أربعة أسماء هي 'الأسماء' و 'العمر' و 'الوظيفة' و 'المهارة'. إذا تحدثنا عن رقم الفهرس '1' ، فإنه يحتوي على 'Cameron' في العمود 'Names' ، و '21' في 'Age' ، و 'Architect' في 'Job' و 'Writer' في 'Skill' (مهارة). يظهر رقم الفهرس '2' في الجدول 'جيمس' في 'الأسماء' و '31' في 'العمر' و 'المبرمج' في 'الوظيفة' و 'ميكانيكي' في 'المهارة'. يعرض الفهرس '3' للعمود 'الأسماء' 'Tommy' و '28' في 'Age' و 'Cashier' في 'Job' و 'الحساب في العمود' Skill 'في صفحة المتصفح. يعرض الفهرس '4' للصف الأخير في الجدول 'روبرت' في 'الأسماء' و '40' في 'العمر' و 'الأنظف' في 'الوظيفة' و 'المغني' في 'المهارة'.

استنتاج

من أجل تغيير DataFrame الخاص بنا إلى كود مصدر HTML لهذه المقالة ، قمنا أولاً بتجميعه بالاسم 'الأعضاء'. عند تحويل DataFrame إلى كود HTML ، نستخدم الوظيفة “html = df.to html ()”. عند عرض جدول HTML ، نستخدم الدليل “file = open (“ signal.html ”،“ w ”)” وموقع الملف “signal.html” اللذين يتم حفظهما في نفس الدليل. من خلال هذا ، تمكنا من تحويل Pandas DataFrame الخاص بنا إلى ملف كود مصدر HTML وعرضه مع جدول.