développement back-end
Tutoriel Python
Programmation serveur Python : analyse de données avec Pandas
Programmation serveur Python : analyse de données avec Pandas
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.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
Outils d'IA chauds
Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes
AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.
Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites
Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI
AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.
Article chaud
Outils chauds
Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit
SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser
Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP
Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel
SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)
PHP et Python: exemples de code et comparaison
Apr 15, 2025 am 12:07 AM
PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.
Python vs JavaScript: communauté, bibliothèques et ressources
Apr 15, 2025 am 12:16 AM
Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.
Explication détaillée du principe docker
Apr 14, 2025 pm 11:57 PM
Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.
Comment exécuter des programmes dans Terminal Vscode
Apr 15, 2025 pm 06:42 PM
Dans VS Code, vous pouvez exécuter le programme dans le terminal via les étapes suivantes: Préparez le code et ouvrez le terminal intégré pour vous assurer que le répertoire de code est cohérent avec le répertoire de travail du terminal. Sélectionnez la commande Run en fonction du langage de programmation (tel que Python de Python your_file_name.py) pour vérifier s'il s'exécute avec succès et résoudre les erreurs. Utilisez le débogueur pour améliorer l'efficacité du débogage.
Python: automatisation, script et gestion des tâches
Apr 16, 2025 am 12:14 AM
Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.
L'extension VScode est-elle malveillante?
Apr 15, 2025 pm 07:57 PM
Les extensions de code vs posent des risques malveillants, tels que la cachette de code malveillant, l'exploitation des vulnérabilités et la masturbation comme des extensions légitimes. Les méthodes pour identifier les extensions malveillantes comprennent: la vérification des éditeurs, la lecture des commentaires, la vérification du code et l'installation avec prudence. Les mesures de sécurité comprennent également: la sensibilisation à la sécurité, les bonnes habitudes, les mises à jour régulières et les logiciels antivirus.
Qu'est-ce que VScode pour quoi est VScode?
Apr 15, 2025 pm 06:45 PM
VS Code est le code Visual Studio Nom complet, qui est un éditeur de code multiplateforme gratuit et open source et un environnement de développement développé par Microsoft. Il prend en charge un large éventail de langages de programmation et fournit une mise en surbrillance de syntaxe, une complétion automatique du code, des extraits de code et des invites intelligentes pour améliorer l'efficacité de développement. Grâce à un écosystème d'extension riche, les utilisateurs peuvent ajouter des extensions à des besoins et des langues spécifiques, tels que les débogueurs, les outils de mise en forme de code et les intégrations GIT. VS Code comprend également un débogueur intuitif qui aide à trouver et à résoudre rapidement les bogues dans votre code.
Comment installer nginx dans Centos
Apr 14, 2025 pm 08:06 PM
CENTOS L'installation de Nginx nécessite de suivre les étapes suivantes: Installation de dépendances telles que les outils de développement, le devet PCRE et l'OpenSSL. Téléchargez le package de code source Nginx, dézippez-le et compilez-le et installez-le, et spécifiez le chemin d'installation AS / USR / LOCAL / NGINX. Créez des utilisateurs et des groupes d'utilisateurs de Nginx et définissez les autorisations. Modifiez le fichier de configuration nginx.conf et configurez le port d'écoute et le nom de domaine / adresse IP. Démarrez le service Nginx. Les erreurs communes doivent être prêtées à prêter attention, telles que les problèmes de dépendance, les conflits de port et les erreurs de fichiers de configuration. L'optimisation des performances doit être ajustée en fonction de la situation spécifique, comme l'activation du cache et l'ajustement du nombre de processus de travail.
