Python은 항상 데이터 과학자와 분석가가 선호하는 프로그래밍 언어 중 하나였습니다. 현재 가장 인기 있는 Pandas를 포함하여 풍부한 과학 컴퓨팅 및 데이터 처리 라이브러리 세트를 보유하고 있습니다. 이 외에도 Python은 다양한 유형의 웹 애플리케이션을 생성하고 관리하는 데 사용할 수 있는 모든 기능을 갖춘 서버측 프로그래밍 언어입니다.
이 기사에서는 Python 서버 측 프로그래밍에서 데이터 분석을 위해 Pandas를 사용하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다. Python에서 Pandas 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법과 기본 데이터 분석 웹 애플리케이션을 만드는 방법을 살펴보겠습니다.
1. Pandas 라이브러리 설치 및 사용
먼저 Python에서 Pandas 라이브러리를 사용하려면 시스템에 설치해야 합니다. Pandas는 pip 또는 conda 패키지 관리자를 통해 설치할 수 있습니다. 터미널이나 명령 프롬프트를 열고 다음 명령을 실행할 수 있습니다:
pip install pandas
또는 conda 사용:
conda install pandas
다음으로, 다음과 같이 Python 코드에서 Pandas 라이브러리를 가져와야 합니다.
import pandas as pd
이제 다음과 같이 설정되었습니다. Pandas 라이브러리 환경을 사용하면 데이터 분석을 시작할 수 있습니다.
2. 데이터 분석 웹 애플리케이션 만들기
이제 데이터 분석을 위해 Pandas를 사용하는 웹 애플리케이션을 만드는 방법을 소개하겠습니다.
먼저 app.py라는 Python 파일을 만들고 다음 코드를 작성하여 필요한 라이브러리와 모듈을 가져옵니다.
from flask import Flask, render_template, request import pandas as pd app = Flask(__name__)
위 코드는 Flask 라이브러리, render_template 및 요청 모듈을 가져오고 Pandas 라이브러리도 데이터 처리 도구로 가져옵니다.
그런 다음 데이터를 읽어야 합니다. Pandas의 read_csv() 메서드를 사용하여 CSV 파일을 읽고 DataFrame 개체에 저장할 수 있습니다.
df = pd.read_csv("data.csv") # 通过指定CSV文件路径来读取数据이 CSV 파일의 데이터는 직접 수집하고 형식을 지정한 데이터이거나 온라인 데이터 세트에서 다운로드한 데이터일 수 있습니다. 여기서는 데이터를 얻는 방법에 중점을 두지 않고 Pandas를 사용하여 데이터를 분석하는 방법만 살펴보겠습니다.
데이터에서 추출, 변환 및 로드는 데이터 과학 프로세스의 기초입니다. 여기서는 DataFrame 객체의 head() 메서드를 통해 데이터의 처음 몇 개의 레코드를 확인합니다.
df.head()
또한 explain() 메서드를 사용하여 데이터 세트의 몇 가지 기본 기술 통계를 확인할 수 있습니다.
df.describe()
사용자가 프런트 엔드 도구를 사용하여 데이터를 탐색하고 분석할 수 있도록 이 데이터를 표시하려면 웹 인터페이스가 필요합니다. Flask에서 제공하는 render_template() 메서드를 사용하여 웹 애플리케이션에서 렌더링될 HTML 파일을 렌더링할 수 있습니다.
@app.route('/')
def index():
return render_template('index.html')이제 HTML 템플릿을 만들고 이를 Flask 애플리케이션에 포함해야 합니다. 이 예에서는 테이블이 포함된 HTML 파일을 만들고 이름을 index.html로 지정했습니다. 아래와 같이 Python 코드에 저장된 데이터를 렌더링합니다.
<!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() 메서드를 사용하여 DataFrame 개체의 데이터를 반복하고 HTML 테이블로 렌더링합니다. 마지막으로 템플릿 엔진과 데이터를 반환하는 app.py 코드에 경로를 추가합니다.
@app.route('/data')
def data():
return render_template('index.html', df=df)이제 앱이 준비되었습니다. 애플리케이션을 실행하면 "/data" URL로 이동하여 데이터세트를 렌더링할 수 있습니다.
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)이제 간단한 데이터 분석 웹 애플리케이션이 만들어졌습니다. 데이터 분석에 Pandas와 Flask를 사용하면 빠르고 효율적인 데이터 처리, 탐색 및 분석을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 데이터 기반 애플리케이션을 만들고 실시간 데이터 시각화를 제공하는 데 유용합니다.
요약: 데이터 분석은 데이터 기반 애플리케이션의 핵심이며 현대 비즈니스 성공의 열쇠가 되었습니다. 이 기사에서는 Python 서버 측 프로그래밍에서 데이터 분석을 위해 Pandas를 사용하는 방법을 다루었습니다. Pandas 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법을 논의하고 간단한 데이터 분석 웹 애플리케이션을 만드는 방법을 시연했습니다. 이러한 기술은 데이터를 신속하게 처리하고 분석하여 비즈니스에 대한 깊은 통찰력을 얻는 데 도움이 됩니다.
위 내용은 Python 서버 프로그래밍: Pandas를 사용한 데이터 분석의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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