O Pandas concede a você acesso a uma ampla variedade de aspectos críticos e instruções destinadas a avaliar rapidamente seus dados. Aproveitamos o processo de transformar os DataFrames do Pandas em tabelas HTML. Os desenvolvedores e usuários precisam integrar seus DataFrames Python em um código-fonte HTML. Eles usam essa extensão do Pandas para transferir seus dados sem esforço para um arquivo HTML para essa finalidade usando a técnica Pandas to HTML. Para explicar a metodologia, utilizamos a ferramenta “Spyder” de implementação para facilitar o entendimento junto com cada implementação, passo a passo.
Se quisermos analisar um arquivo HTML local no Pandas, usamos o nome da tag e as facetas de texto. Em conjunto com o código da tag-ul do arquivo, podemos personalizar o título e o conteúdo da tag. Se quisermos obter o arquivo HTML do URL no Pandas, devemos seguir algumas etapas que incluem o parâmetro URL da Web para invocar a função de verificação. Em seguida, fazemos referência às variáveis que permitem a leitura de objetos de banco de dados e lemos todo o interior do URL na variável de dados para executar o código para que os dados sejam impressos no formato HTML.
Sintaxe para Pandas para HTML:
Exemplo: exibir a renderização de um DataFrame do Pandas em código HTML e tabela
Em uma página da Web HTML, o Pandas em Python pode alterar um DataFrame do Pandas em uma tabela HTML. Um Pandas DataFrame é executado usando o método “pandas.DataFrame.to html()”. Vamos ver nosso exemplo e discutir o procedimento para transformar nosso Python DataFrame em código-fonte HTML. Para conseguir isso, devemos primeiro projetar o DataFrame que, em última análise, renderiza em HTML. Para aplicar a filosofia Pandas ao nosso código Python, consequentemente importamos a biblioteca Pandas como “pd”.
Nosso DataFrame “Membros” contém os dicionários relacionados às informações do membro junto com as quatro variáveis declaradas como “Nomes”, “Idade”, “Trabalho” e “Habilidade”. A primeira linha armazena os dados como “Cameron” para “Nomes”, “21” para “idade”, “Arquiteto” para “Trabalho” e “Escritor” para “Habilidade”. Desta forma, a segunda linha dos valores inicializados do DataFrame que atribuímos são “James”, “31”, “Programmer” e “Mechanic” em suas respectivas colunas. Desta forma, o outro dicionário contém “Tommy”, “28”, “Caixa” e “Cálculo” em seus dados. E a última linha que atribuímos ao nosso DataFrame contém os dados “Robert” como um valor para “Names”, “40” como um valor atribuído para “Age”, “Cleaner” como “Job” e “Singer” como um 'Habilidade'.
A partir de agora, atribuindo os dados para o nosso DataFrame, também fornecemos a eles o intervalo de “índice” de “1” a “4”, pois o DataFrame pode ter quatro linhas. Depois disso, usamos a função “pd.dataframe()” para mesclar os dados junto com os números de índice. Por fim, usamos a função “print()” para exibir nosso DataFrame.
Agora, podemos ver a exibição de nossos DataFrame “Membros” que criamos. Aqui, podemos ver que é a exibição simples do nosso DataFrame que convertemos em uma fonte HTML. Ele simplesmente tem quatro colunas – “Nomes”, “Idade”, “Trabalho” e “Habilidade” – com todos os dados semelhantes que atribuímos ao nosso DataFrame no código. Suas linhas têm números de índice como “1”, “2”, “3” e “4”. Nesta etapa, vemos que criamos nossos DataFrame “Membros”. Depois de criar nosso DataFrame, prosseguimos com a implementação adicional.
Agora, esta é a etapa em que vemos como podemos converter nossos “Membros” do DataFrame em um código HTML. É hora de entender o truque do método DataFrame to html() do Python, que evolui o DataFrame para HTML. A função html() altera todo o DataFrame, resultando em cada linha no DataFrame sendo uma sequência distinta na tabela HTML. Para isso, declaramos a variável “html” e a armazenamos usando a função “df.to_html()” para converter todo o nosso DataFrame em um código Html. Após a implementação da função “df.to_html()”, aplicamos a função “print()” no diretório “html”.
Agora, olhamos para o código HTML que é convertido de Pandas DataFrame “Membros”. Esta é a maneira de converter qualquer um de nossos DataFrames em um código-fonte HTML que descreva todo o DataFrame em código HTML, incluindo todas as tags com bordas de tabela como “1”. Os nomes das colunas são encapsulados em '' como o cabeçalho da tabela do elemento HTML, enquanto o DataFrame inteiro é modificado para um elemento HTML ' Como havia quatro linhas em nosso DataFrame, “ Agora, salvamos nosso código HTML no diretório em execução atual como “sinal” junto com a extensão “.html”. Usamos a função “open()” para determinar o nome do local do arquivo como “file=open(“signal.html”, “w”)”. Como a palavra-chave place “w” armazena para mostrar o arquivo e divulgá-lo em formato HTML, usamos a função “.write()” e finalizamos nosso código Pandas junto com a função “close()” no arquivo. Falamos sobre a maioria do caso mais simples que usamos para salvá-lo junto com a extensão de arquivo “.html” que o converte em HTML e fornece a interface do navegador no mesmo diretório. Após a conversão de nossos DataFrame “Membros” em HTML, obtemos nosso código HTML que salvamos primeiro no mesmo local do diretório. Quando obtemos nosso código-fonte HTML, podemos abri-lo junto com a extensão da web abrindo o arquivo-fonte HTML com o navegador. Vemos que ele exibe a saída como uma tabela HTML na página do navegador. Como podemos ver na saída da tabela, ela contém um tamanho de borda de “1” e nenhum espaçamento de célula ao longo delas. A tabela mostra cinco colunas. Dos quais, quatro nomes de colunas são “Nomes”, “Idade”, “Trabalho” e “Habilidade”. Se falamos do número de índice “1”, ele tem “Cameron” na coluna “Nomes”, “21” em “Idade”, “Arquiteto” em “Trabalho” e “Escritor” em “Habilidade”. O número de índice de “2” na tabela mostra “James” em “Nomes”, “31” em “Idade”, “Programador” em “Trabalho” e “Mecânico” em “Habilidade”. O índice “3” da coluna “Nomes” mostra “Tommy”, “28” em “Idade”, “Caixa” em “Trabalho” e “Cálculo na coluna “Habilidade” na página do navegador. O índice “4” da última linha da tabela mostra “Robert” em “Nomes”, “40” em “Idade”, “Cleaner” em “Job” e “Singer” em “Skill”. Para alterar nosso DataFrame no código-fonte HTML deste artigo, primeiro o montamos com o nome “Membros”. Ao renderizar um DataFrame em um código HTML, usamos a função “html = df.to html()”. Ao exibir uma tabela HTML, usamos o diretório “file = open(“signal.html”, “w”)” e o local do arquivo “signal.html” que são salvos no mesmo diretório. Com isso, conseguimos transformar nosso Pandas DataFrame em um arquivo de código-fonte HTML e mostrá-lo com uma tabela.'. Além disso, cada linha do DataFrame é transformada em uma linha junto com a tag “
” na tabela HTML. O “” usa algumas coisas de “CSS” junto com a tag “ ” que descreve a linha da tabela.
” é usado quatro vezes junto com suas tags de fechamento. Como sabemos em HTML, ele deve ter as tags de abertura e fechamento em seus respectivos códigos HTML. Todos os dados ou DataFrame são colocados entre a abertura “ ” e “
” e a tag de fechamento. O resto de todo o código HTML contém os mesmos dados que no DataFrame, é apenas convertido em código-fonte HTML simples, juntamente com as tags necessárias para formar uma tabela.
Conclusão