Pandas le otorga acceso a una amplia gama de aspectos críticos e instrucciones que están destinadas a evaluar rápidamente sus datos. Aprovechamos el proceso de convertir los Pandas DataFrames en tablas HTML. Los desarrolladores y usuarios deben integrar sus marcos de datos de Python en un código fuente HTML. Usan esta extensión de Pandas para cambiar sin esfuerzo sus datos a un archivo HTML para este propósito usando la técnica de Pandas a HTML. Para explicar la metodología, utilizamos la herramienta “Spyder” para la implementación para que sea fácil de entender junto con cada implementación, paso a paso.
Si queremos analizar un archivo HTML local en Pandas, usamos el nombre de la etiqueta y las facetas de texto. Junto con el código para la etiqueta-ul del archivo, podríamos personalizar el título y el contenido de la etiqueta. Si queremos obtener el archivo HTML de la URL en Pandas, debemos seguir algunos pasos que incluyen el parámetro de URL web para invocar la función de escaneo. Luego, hacemos referencia a las variables que permiten la lectura de los objetos de la base de datos y leemos el interior completo de la URL en la variable de datos para ejecutar el código para que los datos se impriman en formato HTML.
Sintaxis para Pandas a HTML:
Ejemplo: mostrar la representación de un marco de datos de Pandas en código HTML y tabla
En una página web HTML, Pandas en Python puede modificar un DataFrame de Pandas en una tabla HTML. Un DataFrame de Pandas se ejecuta utilizando el método “pandas.DataFrame.to html()”. Veamos nuestro ejemplo y analicemos el procedimiento para transformar nuestro marco de datos de Python en código fuente HTML. Para lograr esto, primero debemos diseñar el DataFrame que finalmente se convierte en HTML. Para aplicar la filosofía de Pandas a nuestro código Python, en consecuencia, importamos la biblioteca de Pandas como 'pd'.
Nuestro DataFrame 'Miembros' contiene los diccionarios relacionados con la información del miembro junto con las cuatro variables declaradas como 'Nombres', 'Edad', 'Trabajo' y 'Habilidad'. La primera fila almacena los datos como 'Cameron' para 'Nombres', '21' para 'edad', 'Arquitecto' para 'Trabajo' y 'Escritor' para 'Habilidad'. De esta forma, la segunda fila de los valores inicializados de DataFrame que asignamos son “James”, “31”, “Programmer” y “Mechanic” en sus respectivas columnas. De esta forma, el otro diccionario contiene “Tommy”, “28”, “Cajero” y “Cálculo” en sus datos. Y la última fila que asignamos a nuestro DataFrame contiene los datos 'Robert' como valor para 'Nombres', '40' como valor asignado para 'Edad', 'Limpiador' como 'Trabajo' y 'Cantante' como 'Habilidad'.
De ahora en adelante, al asignar los datos para nuestro DataFrame, también les proporcionamos el rango de 'índice' de '1' a '4', ya que el DataFrame podría tener cuatro filas. Después de eso, usamos la función 'pd.dataframe()' para fusionar los datos junto con los números de índice. Por último, usamos la función 'imprimir ()' para mostrar nuestro DataFrame.
Ahora, podemos ver la visualización de nuestros 'Miembros' de DataFrame que creamos. Aquí, podemos ver que es la visualización simple de nuestro DataFrame lo que convertimos en una fuente HTML. Simplemente tiene cuatro columnas: 'Nombres', 'Edad', 'Trabajo' y 'Habilidad', con todos los datos similares que asignamos a nuestro DataFrame en el código. Sus filas tienen números de índice como '1', '2', '3' y '4'. En este paso, vemos que creamos nuestros 'Miembros' de DataFrame. Después de crear nuestro DataFrame, procedemos con la implementación adicional.
Ahora, este es el paso donde vemos cómo podemos convertir nuestros 'Miembros' de DataFrame en un código HTML. Es hora de comprender el engaño del método DataFrame to html() de Python que convierte el DataFrame en HTML. La función html() altera todo el DataFrame, lo que hace que cada fila del DataFrame sea una secuencia distinta en la tabla HTML. Para este propósito, declaramos la variable “html” y la almacenamos usando la función “df.to_html()” para convertir todo nuestro DataFrame en un código Html. Después de la implementación de la función “df.to_html()”, aplicamos la función “print()” en el directorio “html”.
Ahora, miramos el código HTML que se convierte de Pandas DataFrame 'Miembros'. Esta es la forma de convertir cualquiera de nuestros DataFrames en un código fuente HTML que describe todo el DataFrame en código HTML, incluidas todas las etiquetas que tienen bordes de tabla como '1'. Los nombres de las columnas se encapsulan debajo de '' como el encabezado de la tabla del elemento HTML, mientras que todo el DataFrame se modifica a un elemento HTML ' Como había cuatro filas en nuestro DataFrame, ' Ahora, guardamos nuestro código HTML en el directorio en ejecución actual como 'señal' junto con la extensión '.html'. Usamos la función 'abrir ()' para determinar el nombre de la ubicación del archivo como 'archivo = abrir ('señal.html', 'w')'. Como la palabra clave de lugar “w” lo almacena para mostrar el archivo y revelarlo en formato HTML, usamos la función “.write()” y finalizamos nuestro código de Pandas junto con la función “close()” en el archivo. Hablamos de la mayoría del caso más simple que usamos para guardarlo junto con la extensión de archivo '.html' que lo convierte en HTML y proporciona la interfaz del navegador en el mismo directorio. Después de la conversión de nuestros 'Miembros' de DataFrame a HTML, obtenemos nuestro código HTML que guardamos primero en la misma ubicación del directorio. Cuando obtengamos nuestro código fuente HTML, podemos abrirlo junto con la extensión web abriendo el archivo fuente HTML con el navegador. Vemos que muestra el resultado como una tabla HTML en la página del navegador. Como podemos ver en la salida de la tabla, contiene un tamaño de borde de '1' y sin espacio entre celdas a lo largo de ellos. La tabla muestra cinco columnas. De los cuales, cuatro nombres de columna son 'Nombres', 'Edad', 'Trabajo' y 'Habilidad'. Si hablamos del número de índice '1', tiene 'Cameron' en la columna 'Nombres', '21' en 'Edad', 'Arquitecto' en 'Trabajo' y 'Escritor' en 'Habilidad'. El número de índice de '2' en la tabla muestra 'James' en 'Nombres', '31' en 'Edad', 'Programador' en 'Trabajo' y 'Mecánico' en 'Habilidad'. El índice '3' de la columna 'Nombres' muestra 'Tommy', '28' en 'Edad', 'Cajero' en 'Trabajo' y 'Cálculo en la columna 'Habilidad' en la página del navegador. El índice '4' de la última fila de la tabla muestra 'Robert' en 'Nombres', '40' en 'Edad', 'Limpiador' en 'Trabajo' y 'Cantante' en 'Habilidad'. Para modificar nuestro DataFrame en el código fuente HTML de este artículo, primero lo ensamblamos con el nombre 'Miembros'. Al representar un DataFrame en un código HTML, usamos la función 'html = df.to html()'. Cuando mostramos una tabla HTML, usamos el directorio 'file = open('signal.html', 'w')' y la ubicación del archivo 'signal.html', que se guardan en el mismo directorio. A través de esto, pudimos convertir nuestro Pandas DataFrame en un archivo de código fuente HTML y mostrarlo con una tabla.'. Además, cada fila del DataFrame se transforma en una fila junto con la etiqueta '
' en la tabla HTML. El “” usa algo de “CSS” junto con la etiqueta “ ” que describe la fila de la tabla.
' también se usa cuatro veces junto con sus etiquetas de cierre. Como sabemos en HTML, debe tener etiquetas tanto de apertura como de cierre en su respectivo código HTML. Todos los datos o DataFrame están encerrados entre la apertura “ ” y “
” y la etiqueta de cierre. El resto del código HTML completo contiene los mismos datos que en el DataFrame, simplemente se convierte en un código fuente HTML simple junto con las etiquetas necesarias para formar una tabla.
Conclusión