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Programmation serveur Python : analyse de données avec Pandas

PHPzoriginal: 2023-06-18 19:13:381438parcourir

Python a toujours été l'un des langages de programmation préférés des data scientists et des analystes. Il dispose d'un riche ensemble de bibliothèques de calcul scientifique et de traitement de données, y compris les Pandas actuellement les plus populaires. En plus de cela, Python est un langage de programmation côté serveur complet qui peut être utilisé pour créer et gérer différents types d'applications Web.

Dans cet article, nous fournirons une introduction détaillée sur la façon d'utiliser Pandas pour l'analyse de données dans la programmation côté serveur Python. Nous explorerons comment installer et utiliser la bibliothèque Pandas en Python, et comment créer une application Web d'analyse de données de base.

1. Installer et utiliser la bibliothèque Pandas

Tout d'abord, pour utiliser la bibliothèque Pandas en Python, nous devons l'installer dans notre système. Les pandas peuvent être installés via pip ou le gestionnaire de packages conda. Nous pouvons ouvrir un terminal ou une invite de commande et exécuter la commande suivante :

pip install pandas

ou utiliser conda :

conda install pandas

Ensuite, nous devons importer la bibliothèque Pandas dans le code Python comme suit :

import pandas as pd

Maintenant, nous sommes configurés pour utilisez l'environnement de bibliothèque Pandas, nous pouvons commencer l'analyse des données.

2. Créer une application Web d'analyse de données

Nous allons maintenant vous présenter comment créer une application Web qui utilise Pandas pour l'analyse de données.

Tout d'abord, nous créons un fichier Python nommé app.py et écrivons le code suivant pour importer les bibliothèques et modules nécessaires.

from flask import Flask, render_template, request
import pandas as pd

app = Flask(__name__)

Le code ci-dessus importe la bibliothèque Flask, les modules render_template et request, et importe également la bibliothèque Pandas en tant qu'outil de traitement de données.

Ensuite, nous devons lire nos données. Nous pouvons lire le fichier CSV à l'aide de la méthode read_csv() de Pandas et le stocker dans un objet DataFrame.

df = pd.read_csv("data.csv") # 通过指定CSV文件路径来读取数据

Les données de ce fichier CSV peuvent être des données collectées et formatées par vous-même, ou des données téléchargées à partir d'un ensemble de données en ligne. Ici, nous ne nous concentrerons pas sur la façon d'obtenir les données, mais uniquement sur la façon d'analyser les données à l'aide de Pandas.

Extraire, transformer et charger des données est le fondement du processus de science des données. Ici, nous vérifions les premiers enregistrements des données via la méthode head() de l'objet DataFrame.

df.head()

Nous pouvons également utiliser la méthode décrire() pour vérifier certaines statistiques descriptives de base de l'ensemble de données :

df.describe()

Nous avons besoin d'une interface Web pour présenter ces données afin que les utilisateurs puissent explorer et analyser les données à l'aide d'outils frontaux. Nous pouvons utiliser la méthode render_template() fournie par Flask pour restituer un fichier HTML qui sera rendu dans notre application Web.

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

Maintenant, nous devons créer un modèle HTML et l'intégrer dans notre application Flask. Dans cet exemple, nous avons créé un fichier HTML avec un tableau et l'avons nommé index.html. Il restituera les données stockées dans le code Python comme indiqué ci-dessous :

<!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>

Nous utilisons la méthode iterrows() pour parcourir les données dans l'objet DataFrame et les restituer sous forme de tableau HTML. Enfin, nous ajoutons une route vers le code app.py qui renvoie le moteur de modèle et nos données.

@app.route('/data')
def data():
    return render_template('index.html', df=df)

Maintenant, notre application est prête. En exécutant notre application, nous pouvons restituer notre ensemble de données en accédant à l'URL "/data".

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

Nous avons maintenant créé une application Web simple d'analyse de données. L'utilisation de Pandas et Flask pour l'analyse des données peut vous aider à effectuer un traitement, une exploration et une analyse rapides et efficaces des données. Ceci est utile pour créer des applications basées sur les données et fournir une visualisation des données en temps réel.

Résumé : L'analyse des données est au cœur des applications basées sur les données et est devenue la clé du succès des entreprises modernes. Dans cet article, nous avons expliqué comment utiliser Pandas pour l'analyse des données dans la programmation côté serveur Python. Nous avons expliqué comment installer et utiliser la bibliothèque Pandas et démontré comment créer une application Web simple d'analyse de données. Ces technologies vous aideront à traiter et analyser rapidement les données, vous aidant ainsi à obtenir des informations approfondies sur votre entreprise.

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