pembangunan bahagian belakangTutorial PythonPengaturcaraan Pelayan Python: Analisis Data dengan PandaPengaturcaraan Pelayan Python: Analisis Data dengan Panda
Python sentiasa menjadi salah satu bahasa pengaturcaraan pilihan untuk saintis data dan penganalisis. Ia mempunyai set kaya dengan pengkomputeran saintifik dan perpustakaan pemprosesan data, termasuk Panda yang paling popular pada masa ini. Di samping itu, Python ialah bahasa pengaturcaraan bahagian pelayan berciri penuh yang boleh digunakan untuk mencipta dan mengurus pelbagai jenis aplikasi web.
Dalam artikel ini, kami akan memberikan pengenalan yang mendalam tentang cara menggunakan Panda dalam pengaturcaraan sisi pelayan Python untuk analisis data. Kami akan meneroka cara memasang dan menggunakan pustaka Pandas dalam Python, dan cara mencipta aplikasi web analisis data asas.
1. Pasang dan gunakan pustaka Pandas
Pertama, untuk menggunakan pustaka Pandas dalam Python, kami perlu memasangnya dalam sistem kami. Panda boleh dipasang melalui pip atau pengurus pakej conda. Kita boleh membuka terminal atau command prompt dan menjalankan arahan berikut:
pip install pandas
atau gunakan conda:
conda install pandas
Seterusnya, kita perlu mengimport pustaka Pandas dalam kod Python seperti berikut:
import pandas as pd
Sekarang kami telah menyediakan persekitaran untuk menggunakan perpustakaan Pandas, kami boleh memulakan analisis data.
2. Buat aplikasi web analisis data
Sekarang kami akan memperkenalkan kepada anda cara membuat aplikasi web yang menggunakan Panda untuk analisis data.
Pertama, kami mencipta fail Python bernama app.py dan menulis kod berikut untuk mengimport perpustakaan dan modul yang diperlukan.
from flask import Flask, render_template, request import pandas as pd app = Flask(__name__)
Kod di atas mengimport pustaka Flask, render_template dan modul permintaan, dan juga mengimport pustaka Pandas sebagai alat pemprosesan data.
Seterusnya kami perlu membaca data kami. Kita boleh membaca fail CSV menggunakan kaedah read_csv() Pandas dan menyimpannya dalam objek DataFrame.
df = pd.read_csv("data.csv") # 通过指定CSV文件路径来读取数据Data dalam fail CSV ini boleh menjadi data yang dikumpul dan diformatkan sendiri atau data yang dimuat turun daripada set data dalam talian. Di sini, kami tidak akan memberi tumpuan kepada cara mendapatkan data, tetapi hanya pada cara menganalisis data menggunakan Panda.
Mengekstrak, mengubah dan memuatkan daripada data ialah asas kepada proses sains data. Di sini, kami menyemak beberapa rekod pertama data melalui kaedah head() objek DataFrame.
df.head()
Kami juga boleh menggunakan kaedah describe() untuk menyemak beberapa statistik deskriptif asas set data:
df.describe()
Kami memerlukan antara muka web untuk membentangkan data ini supaya pengguna boleh menggunakan bahagian hadapan- alat akhir untuk meneroka dan menganalisis data. Kami boleh menggunakan kaedah render_template() yang disediakan oleh Flask untuk memaparkan fail HTML yang akan dipaparkan dalam aplikasi web kami.
@app.route('/')
def index():
return render_template('index.html')Kini kami perlu mencipta templat HTML dan membenamkannya dalam aplikasi Flask kami. Dalam contoh ini, kami mencipta fail HTML dengan jadual dan menamakannya index.html. Ia akan menjadikan data yang disimpan dalam kod Python seperti yang ditunjukkan di bawah:
<!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>Kami menggunakan kaedah iterrows() untuk menggelungkan data dalam objek DataFrame dan menjadikannya sebagai jadual HTML. Akhir sekali, kami menambah laluan ke kod app.py yang mengembalikan enjin templat dan data kami.
@app.route('/data')
def data():
return render_template('index.html', df=df)Kini permohonan kami telah sedia. Menjalankan aplikasi kami, kami boleh memaparkan set data kami dengan menavigasi ke URL "/data".
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)Kami kini telah mencipta aplikasi web analisis data ringkas. Menggunakan Pandas dan Flask untuk analisis data boleh membantu anda melaksanakan pemprosesan, penerokaan dan analisis data yang pantas dan cekap. Ini berguna untuk mencipta aplikasi dipacu data dan menyediakan visualisasi data masa nyata.
Ringkasan: Analisis data adalah teras kepada aplikasi dipacu data dan telah menjadi kritikal kepada kejayaan perniagaan moden. Dalam artikel ini, kami membincangkan cara menggunakan Panda untuk analisis data dalam pengaturcaraan sisi pelayan Python. Kami membincangkan cara memasang dan menggunakan pustaka Pandas dan menunjukkan cara mencipta aplikasi web analisis data ringkas. Teknologi ini akan membantu anda memproses dan menganalisis data dengan cepat, membantu anda memperoleh cerapan mendalam tentang perniagaan anda.
Atas ialah kandungan terperinci Pengaturcaraan Pelayan Python: Analisis Data dengan Panda. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Tujuan utama python: fleksibiliti dan kemudahan penggunaanApr 17, 2025 am 12:14 AMFleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.
Python: Kekuatan pengaturcaraan serba bolehApr 17, 2025 am 12:09 AMPython sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.
Belajar python dalam 2 jam sehari: panduan praktikalApr 17, 2025 am 12:05 AMYa, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.
Python vs C: Pro and Cons untuk PemajuApr 17, 2025 am 12:04 AMPython sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data, manakala C sesuai untuk prestasi tinggi dan kawalan asas. 1) Python mudah digunakan, dengan sintaks ringkas, dan sesuai untuk sains data dan pembangunan web. 2) C mempunyai prestasi tinggi dan kawalan yang tepat, dan sering digunakan dalam pengaturcaraan permainan dan sistem.
Python: komitmen masa dan kadar pembelajaranApr 17, 2025 am 12:03 AMMasa yang diperlukan untuk belajar python berbeza dari orang ke orang, terutamanya dipengaruhi oleh pengalaman pengaturcaraan sebelumnya, motivasi pembelajaran, sumber pembelajaran dan kaedah, dan irama pembelajaran. Tetapkan matlamat pembelajaran yang realistik dan pelajari terbaik melalui projek praktikal.
Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugasApr 16, 2025 am 12:14 AMPython cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar andaApr 14, 2025 am 12:02 AMUntuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.
Python: Permainan, GUI, dan banyak lagiApr 13, 2025 am 12:14 AMPython cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.
Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna
mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),
