Python war schon immer eine der bevorzugten Programmiersprachen für Datenwissenschaftler und -analysten. Es verfügt über einen umfangreichen Satz wissenschaftlicher Computer- und Datenverarbeitungsbibliotheken, darunter die derzeit beliebtesten Pandas. Darüber hinaus ist Python eine voll funktionsfähige serverseitige Programmiersprache, mit der verschiedene Arten von Webanwendungen erstellt und verwaltet werden können.
In diesem Artikel werfen wir einen detaillierten Blick auf die Verwendung von Pandas für die Datenanalyse in der serverseitigen Python-Programmierung. Wir erfahren, wie Sie die Pandas-Bibliothek in Python installieren und verwenden und wie Sie eine einfache Webanwendung für die Datenanalyse erstellen.
1. Installieren und verwenden Sie die Pandas-Bibliothek
Um die Pandas-Bibliothek in Python verwenden zu können, müssen wir sie zunächst in unserem System installieren. Pandas können über pip oder den Conda-Paketmanager installiert werden. Wir können ein Terminal oder eine Eingabeaufforderung öffnen und den folgenden Befehl ausführen:
pip install pandas
oder Conda verwenden:
conda install pandas
Als nächstes müssen wir die Pandas-Bibliothek wie folgt in den Python-Code importieren:
import pandas as pd
Jetzt sind wir bereit Wenn wir die Pandas-Bibliotheksumgebung verwenden, können wir mit der Datenanalyse beginnen.
2. Erstellen Sie eine Datenanalyse-Webanwendung
Jetzt stellen wir Ihnen vor, wie Sie eine Webanwendung erstellen, die Pandas für die Datenanalyse verwendet.
Zuerst erstellen wir eine Python-Datei mit dem Namen app.py und schreiben den folgenden Code, um die erforderlichen Bibliotheken und Module zu importieren.
from flask import Flask, render_template, request import pandas as pd app = Flask(__name__)
Der obige Code importiert die Flask-Bibliothek, die render_template- und request-Module sowie die Pandas-Bibliothek als Datenverarbeitungstool.
Dann müssen wir unsere Daten lesen. Wir können die CSV-Datei mit der read_csv()-Methode von Pandas lesen und in einem DataFrame-Objekt speichern.
df = pd.read_csv("data.csv") # 通过指定CSV文件路径来读取数据Bei den Daten in dieser CSV-Datei kann es sich um Daten handeln, die Sie selbst gesammelt und formatiert haben, oder um Daten, die aus einem Online-Datensatz heruntergeladen wurden. Hier konzentrieren wir uns nicht darauf, wie man die Daten erhält, sondern nur darauf, wie man die Daten mit Pandas analysiert.
Das Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten ist die Grundlage des Data-Science-Prozesses. Hier überprüfen wir die ersten paar Datensätze der Daten mit der head()-Methode des DataFrame-Objekts.
df.head()
Wir können auch die Methode discover() verwenden, um einige grundlegende deskriptive Statistiken des Datensatzes zu überprüfen:
df.describe()
Wir benötigen eine Webschnittstelle, um diese Daten darzustellen, damit Benutzer die Daten mithilfe von Front-End-Tools erkunden und analysieren können. Wir können die von Flask bereitgestellte Methode render_template() verwenden, um eine HTML-Datei zu rendern, die in unserer Webanwendung gerendert wird.
@app.route('/')
def index():
return render_template('index.html')Jetzt müssen wir eine HTML-Vorlage erstellen und diese in unsere Flask-Anwendung einbetten. In diesem Beispiel haben wir eine HTML-Datei mit einer Tabelle erstellt und sie index.html genannt. Die im Python-Code gespeicherten Daten werden wie folgt gerendert:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Web App</title>
</head>
<body>
<table>
<thead>
<tr>
<th scope="col">Country</th>
<th scope="col">Population</th>
<th scope="col">Area</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
{% for index, row in df.iterrows() %}
<tr>
<td>{{ row['Country'] }}</td>
<td>{{ row['Population'] }}</td>
<td>{{ row['Area'] }}</td>
</tr>
{% endfor %}
</tbody>
</table>
</body>
</html>Wir verwenden die Methode iterrows(), um die Daten im DataFrame-Objekt zu durchlaufen und als HTML-Tabelle darzustellen. Schließlich fügen wir dem app.py-Code eine Route hinzu, die die Template-Engine und unsere Daten zurückgibt.
@app.route('/data')
def data():
return render_template('index.html', df=df)Jetzt ist unsere App fertig. Wenn wir unsere Anwendung ausführen, können wir unseren Datensatz rendern, indem wir zur URL „/data“ navigieren.
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)Wir haben jetzt eine einfache Webanwendung zur Datenanalyse erstellt. Die Verwendung von Pandas und Flask zur Datenanalyse kann Ihnen dabei helfen, eine schnelle und effiziente Datenverarbeitung, -erkundung und -analyse durchzuführen. Dies ist nützlich, um datengesteuerte Anwendungen zu erstellen und Datenvisualisierungen in Echtzeit bereitzustellen.
Zusammenfassung: Datenanalyse ist das Herzstück datengesteuerter Anwendungen und für den Erfolg moderner Unternehmen von entscheidender Bedeutung. In diesem Artikel haben wir beschrieben, wie man Pandas für die Datenanalyse in der serverseitigen Python-Programmierung verwendet. Wir besprachen die Installation und Verwendung der Pandas-Bibliothek und zeigten, wie man eine einfache Datenanalyse-Webanwendung erstellt. Diese Technologien helfen Ihnen, Daten schnell zu verarbeiten und zu analysieren und so tiefe Einblicke in Ihr Unternehmen zu gewinnen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython-Serverprogrammierung: Datenanalyse mit Pandas. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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