pembangunan bahagian belakang
Tutorial Python
Pengaturcaraan Pelayan Python: Analisis Data dengan Panda
Pengaturcaraan 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!
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
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
PHP dan Python: Paradigma yang berbeza dijelaskan
Apr 18, 2025 am 12:26 AM
PHP terutamanya pengaturcaraan prosedur, tetapi juga menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek (OOP); Python menyokong pelbagai paradigma, termasuk pengaturcaraan OOP, fungsional dan prosedur. PHP sesuai untuk pembangunan web, dan Python sesuai untuk pelbagai aplikasi seperti analisis data dan pembelajaran mesin.
Memilih antara php dan python: panduan
Apr 18, 2025 am 12:24 AM
PHP sesuai untuk pembangunan web dan prototaip pesat, dan Python sesuai untuk sains data dan pembelajaran mesin. 1.Php digunakan untuk pembangunan web dinamik, dengan sintaks mudah dan sesuai untuk pembangunan pesat. 2. Python mempunyai sintaks ringkas, sesuai untuk pelbagai bidang, dan mempunyai ekosistem perpustakaan yang kuat.
Python vs JavaScript: Keluk Pembelajaran dan Kemudahan Penggunaan
Apr 16, 2025 am 12:12 AM
Python lebih sesuai untuk pemula, dengan lengkung pembelajaran yang lancar dan sintaks ringkas; JavaScript sesuai untuk pembangunan front-end, dengan lengkung pembelajaran yang curam dan sintaks yang fleksibel. 1. Sintaks Python adalah intuitif dan sesuai untuk sains data dan pembangunan back-end. 2. JavaScript adalah fleksibel dan digunakan secara meluas dalam pengaturcaraan depan dan pelayan.
Boleh kod vs dijalankan di Windows 8
Apr 15, 2025 pm 07:24 PM
Kod VS boleh dijalankan pada Windows 8, tetapi pengalaman mungkin tidak hebat. Mula -mula pastikan sistem telah dikemas kini ke patch terkini, kemudian muat turun pakej pemasangan kod VS yang sepadan dengan seni bina sistem dan pasangnya seperti yang diminta. Selepas pemasangan, sedar bahawa beberapa sambungan mungkin tidak sesuai dengan Windows 8 dan perlu mencari sambungan alternatif atau menggunakan sistem Windows yang lebih baru dalam mesin maya. Pasang sambungan yang diperlukan untuk memeriksa sama ada ia berfungsi dengan betul. Walaupun kod VS boleh dilaksanakan pada Windows 8, disyorkan untuk menaik taraf ke sistem Windows yang lebih baru untuk pengalaman dan keselamatan pembangunan yang lebih baik.
Bolehkah kod studio visual digunakan dalam python
Apr 15, 2025 pm 08:18 PM
Kod VS boleh digunakan untuk menulis Python dan menyediakan banyak ciri yang menjadikannya alat yang ideal untuk membangunkan aplikasi python. Ia membolehkan pengguna untuk: memasang sambungan python untuk mendapatkan fungsi seperti penyempurnaan kod, penonjolan sintaks, dan debugging. Gunakan debugger untuk mengesan kod langkah demi langkah, cari dan selesaikan kesilapan. Mengintegrasikan Git untuk Kawalan Versi. Gunakan alat pemformatan kod untuk mengekalkan konsistensi kod. Gunakan alat linting untuk melihat masalah yang berpotensi lebih awal.
PHP dan Python: menyelam mendalam ke dalam sejarah mereka
Apr 18, 2025 am 12:25 AM
PHP berasal pada tahun 1994 dan dibangunkan oleh Rasmuslerdorf. Ia pada asalnya digunakan untuk mengesan pelawat laman web dan secara beransur-ansur berkembang menjadi bahasa skrip sisi pelayan dan digunakan secara meluas dalam pembangunan web. Python telah dibangunkan oleh Guidovan Rossum pada akhir 1980 -an dan pertama kali dikeluarkan pada tahun 1991. Ia menekankan kebolehbacaan dan kesederhanaan kod, dan sesuai untuk pengkomputeran saintifik, analisis data dan bidang lain.
Cara menjalankan program di terminal vscode
Apr 15, 2025 pm 06:42 PM
Dalam kod VS, anda boleh menjalankan program di terminal melalui langkah -langkah berikut: Sediakan kod dan buka terminal bersepadu untuk memastikan bahawa direktori kod selaras dengan direktori kerja terminal. Pilih arahan Run mengikut bahasa pengaturcaraan (seperti python python your_file_name.py) untuk memeriksa sama ada ia berjalan dengan jayanya dan menyelesaikan kesilapan. Gunakan debugger untuk meningkatkan kecekapan debug.
Adakah sambungan vscode berniat jahat?
Apr 15, 2025 pm 07:57 PM
Sambungan kod VS menimbulkan risiko yang berniat jahat, seperti menyembunyikan kod jahat, mengeksploitasi kelemahan, dan melancap sebagai sambungan yang sah. Kaedah untuk mengenal pasti sambungan yang berniat jahat termasuk: memeriksa penerbit, membaca komen, memeriksa kod, dan memasang dengan berhati -hati. Langkah -langkah keselamatan juga termasuk: kesedaran keselamatan, tabiat yang baik, kemas kini tetap dan perisian antivirus.
