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Python サーバープログラミング: Pandas を使用したデータ分析

PHPz

Jun 18, 2023 pm 07:13 PM

pythonサーバpandas。

Python は、データサイエンティストやアナリストにとって常に選ばれるプログラミング言語の 1 つです。現在最も人気のある Pandas を含む、科学コンピューティングおよびデータ処理ライブラリの豊富なセットを備えています。これに加えて、Python はさまざまな種類の Web アプリケーションの作成と管理に使用できる、フル機能を備えたサーバー側プログラミング言語です。

この記事では、Python サーバーサイドプログラミングでのデータ分析に Pandas を使用する方法を詳しく紹介します。 Python で Pandas ライブラリをインストールして使用する方法、および基本的なデータ分析 Web アプリケーションを作成する方法を検討します。

1. Pandas ライブラリをインストールして使用する

まず、Python で Pandas ライブラリを使用するには、それをシステムにインストールする必要があります。パンダは、pip または conda パッケージマネージャーを介してインストールできます。ターミナルまたはコマンドプロンプトを開いて次のコマンドを実行します:

pip install pandas

または conda を使用します:

conda install pandas

次に、次のように Python コードに Pandas ライブラリをインポートする必要があります:

import pandas as pd

Pandas ライブラリを使用する環境をセットアップしたので、データ分析を開始できます。

2. データ分析 Web アプリケーションの作成

次に、Pandas を使用してデータ分析を行う Web アプリケーションの作成方法を紹介します。

まず、app.py という名前の Python ファイルを作成し、次のコードを記述して必要なライブラリとモジュールをインポートします。

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

app = Flask(__name__)

上記のコードは、Flask ライブラリ、render_template、および request モジュールをインポートし、データ処理ツールとして Pandas ライブラリもインポートします。

次に、データを読み取る必要があります。 Pandas の read_csv() メソッドを使用して CSV ファイルを読み取り、DataFrame オブジェクトに保存できます。

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

この CSV ファイル内のデータは、自分で収集してフォーマットしたデータ、またはオンラインデータセットからダウンロードしたデータです。ここでは、データの取得方法ではなく、Pandas を使用してデータを分析する方法にのみ焦点を当てます。

データからの抽出、変換、ロードは、データサイエンスプロセスの基礎です。ここでは、DataFrame オブジェクトの head() メソッドを通じてデータの最初の数レコードを確認します。

df.head()

また、describe() メソッドを使用して、データセットの基本的な記述統計をチェックすることもできます。

df.describe()

ユーザーがフロントエンドを使用できるように、このデータを表示する Web インターフェイスが必要です。データを調査および分析するための最終ツール。 Flask が提供する render_template() メソッドを使用して、Web アプリケーションでレンダリングされる HTML ファイルをレンダリングできます。

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

次に、HTML テンプレートを作成し、Flask アプリケーションに埋め込む必要があります。この例では、テーブルを含む HTML ファイルを作成し、index.html という名前を付けました。 Python コードに格納されているデータは次のようにレンダリングされます。

<!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>

iterrows() メソッドを使用して DataFrame オブジェクト内のデータをループし、HTML テーブルとしてレンダリングします。最後に、テンプレートエンジンとデータを返すルートを app.py コードに追加します。

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

これでアプリケーションの準備が整いました。アプリケーションを実行すると、URL「/data」に移動してデータセットをレンダリングできます。

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

これで、簡単なデータ分析 Web アプリケーションが作成されました。データ分析に Pandas と Flask を使用すると、データ処理、探索、分析を高速かつ効率的に実行できます。これは、データ駆動型アプリケーションを作成し、リアルタイムのデータ視覚化を提供する場合に役立ちます。

概要: データ分析はデータ駆動型アプリケーションの中核であり、現代のビジネスの成功にとって不可欠なものとなっています。この記事では、Python サーバーサイドプログラミングでのデータ分析に Pandas を使用する方法について説明しました。 Pandas ライブラリをインストールして使用する方法について説明し、簡単なデータ分析 Web アプリケーションを作成する方法を示しました。これらのテクノロジーは、データの迅速な処理と分析に役立ち、ビジネスに関する深い洞察を得るのに役立ちます。

以上がPython サーバープログラミング: Pandas を使用したデータ分析の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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