flask와 pandas를 연결해봅시다.

flask와 pd.DataFrame 연동하기

  • 저는 데이터는 일단 엑셀 파일로 들어온다고 가정합니다. 따라서 pandas를 이용해서 엑셀을 dataframe로 변환해서 처리하는 것이 반드시 필요하죠.
  • flask에서 dataframe를 연동하는 것에 문제가 없는지 확인해봅니다.

make and read excel file

  • 아래 코드를 이용해서 url 요청이 오면 엑셀 파일을 만들고 엑셀 파일을 html로 변환해주는 형식으로 처리했습니다.
  • python run.py를 수행하면 알아서 엑셀 파일이 만들어지고 해당 엑셀 파일을 읽고 html로 변환하여 화면에 뿌려줍니다.
  • 아래 코드만으로 수행하면, 어쨌든 웹 브라우저에서 dataframe의 내용이 그대로 뜹니다. 일단 이정도로만 해도 뭐 일단 보기는 문제가 없죠.

  • css를 이용해서 더 예쁘게 만들 수 있을 것 같기는 하네요.
from flask import Flask

app = Flask(__name__, static_url_path='/static')

@app.route('/pandas')
def make_read_excel():
    ## 반드시 static에 있지 않아도 읽을 수는 있음.
    ## 현재 파일과 읽으려는 파일이 같은 경로에 있기 때문에 아래와 같은 방식으로 읽을 수도 있음.
    import pandas as pd 
    import numpy as np 

    ## make excel file 
    writer = pd.ExcelWriter('static/excel_for_flask.xlsx')
    df = pd.DataFrame({"col_{}".format(i):list(np.random.randint(0, 100, 100)) for i in range(0, 8)})
    df.to_excel(writer, 'sheet1')
    writer.save()

    ## read excel file 
    df = pd.read_excel('static/excel_for_flask.xlsx')
    ## 아주 다행히도, dataframe을 html 문서로 바로 변환해주는 형식이 있습니다. 
    return df.to_html()

if __name__ == '__main__':
    # threaded=True 로 넘기면 multiple plot이 가능해짐
  app.run(debug=True, threaded=True)
  • 다음처럼 표시됩니다.
col_0 col_1 col_2 col_3 col_4 col_5 col_6 col_7
0 2 7 4 0 0 1 7 0
1 3 9 1 9 7 1 7 8
2 8 7 6 4 9 7 9 5

styling

  • dataframe을 html로 변환하는 과정에서 뭐 적당히 나쁘지 않게 나오기는 했는데, 썩 마음에 들지는 않습니다.
    • df.to_html()로 값만 받은 다음에 css를 embed하여 처리하는 것이 더 낫지 않을까 싶기는 합니다만.
  • pandas에서 직접 스타일링을 하여 넘겨줄 수도 있습니다.
  • 테이블 간의 간격이나, 문제가 되는 포인트를 색깔로 구분할 수 있게 보여주면 훨씬 좋을 것 같아요.
@app.route('/pandas')
def make_read_excel():
    ## 반드시 static에 있지 않아도 읽을 수는 있음.
    ## 현재 파일과 읽으려는 파일이 같은 경로에 있기 때문에 아래와 같은 방식으로 읽을 수도 있음.
    import pandas as pd 
    import numpy as np 

    ## make excel file 
    writer = pd.ExcelWriter('static/excel_for_flask.xlsx')
    df = pd.DataFrame({"col_{}".format(i):list(np.random.randint(0, 10, 10)) for i in range(0, 8)})
    df.to_excel(writer, 'sheet1')
    writer.save()

    ## read excel file 
    df = pd.read_excel('static/excel_for_flask.xlsx')
    
    ## styling을 해봅시다. 
    ## cell의 값을 기준으로 스타일링하기 
    ## 아래 함수를 사용하여 style.applymap(color_extreme) 로 넘겨주면 적용됨 
    def color_extreme(val):
        if val==0:
            return 'color: {}'.format('red')
        elif val==9:
            return 'color: {}'.format('blue')
        else:
            return 'color: {}'.format('black')
    df_with_style = df.style.applymap(color_extreme)

    ## data의 format을 변경할 때 
    df_with_style = df_with_style.format("{:.2f}")
    ## 전체 프로퍼티를 변화하고 싶을 때 
    df_with_style.set_properties(**{
        'background-color':'white', 
        'border':'1px solid black',
        'font-size': '20px', 
    })
    ## 요소 별로 변화시키고 싶을 때
    styles = [
        {'selector':'td', 
         'props':[('text-align', 'center'), ('font-size', '20px'), ('height', '50px'), ('width', '100px')
         ]}, 
        {'selector':'tr', 'props':[('font-size', '30px')]}
    ]
    df_with_style = df_with_style.set_table_styles(styles)

    ## matplotlib의 colormap을 이용하여 cell의 값 정도를 표시하고 싶을 때 
    df_with_style = df_with_style.background_gradient(cmap='Reds')
    
    #df_with_style = df_with_style.set_table_styles(styles)
    ## html로 렌더링해주어야 함 
    return df_with_style.render()
  • 결과는 다음처럼 표시됩니다.
col_0 col_1 col_2 col_3 col_4 col_5 col_6 col_7
0 2.00 8.00 1.00 3.00 3.00 3.00 1.00 5.00
1 0.00 9.00 2.00 6.00 5.00 8.00 7.00 5.00
2 9.00 2.00 3.00 2.00 5.00 0.00 2.00 2.00

wrap-up

  • 그냥 css로 적용하는 것이 좋을 수도 있겠지만, 값에 따라서 엑셀처럼 다른 형식으로 보여주는 것들은 좋은 것 같아요.

reference

raw code

from flask import Flask

app = Flask(__name__, static_url_path='/static')

@app.route('/pandas')
def make_read_excel():
    ## 반드시 static에 있지 않아도 읽을 수는 있음.
    ## 현재 파일과 읽으려는 파일이 같은 경로에 있기 때문에 아래와 같은 방식으로 읽을 수도 있음.
    import pandas as pd 
    import numpy as np 

    ## make excel file 
    writer = pd.ExcelWriter('static/excel_for_flask.xlsx')
    df = pd.DataFrame({"col_{}".format(i):list(np.random.randint(0, 10, 3)) for i in range(0, 8)})
    df.to_excel(writer, 'sheet1')
    writer.save()

    ## read excel file 
    df = pd.read_excel('static/excel_for_flask.xlsx')
    return df.to_html()
    
    ## styling을 해봅시다. 
    ## cell의 값을 기준으로 스타일링하기 
    ## 아래 함수를 사용하여 style.applymap(color_extreme) 로 넘겨주면 적용됨 
    def color_extreme(val):
        if val==0:
            return 'color: {}'.format('red')
        elif val==9:
            return 'color: {}'.format('blue')
        else:
            return 'color: {}'.format('black')
    df_with_style = df.style.applymap(color_extreme)

    ## data의 format을 변경할 때 
    df_with_style = df_with_style.format("{:.2f}")
    ## 전체 프로퍼티를 변화하고 싶을 때 
    df_with_style.set_properties(**{
        'background-color':'white', 
        'border':'1px solid black',
        'font-size': '20px', 
    })
    ## 요소 별로 변화시키고 싶을 때
    styles = [
        {'selector':'td', 
         'props':[('text-align', 'center'), ('font-size', '20px'), ('height', '50px'), ('width', '100px')
         ]}, 
        {'selector':'tr', 'props':[('font-size', '30px')]}
    ]
    df_with_style = df_with_style.set_table_styles(styles)

    ## matplotlib의 colormap을 이용하여 cell의 값 정도를 표시하고 싶을 때 
    df_with_style = df_with_style.background_gradient(cmap='Reds')
    
    #df_with_style = df_with_style.set_table_styles(styles)
    ## html로 렌더링해주어야 함 
    return df_with_style.render()

if __name__ == '__main__':
    # threaded=True 로 넘기면 multiple plot이 가능해짐
  app.run(debug=True, threaded=True)

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