flask와 pandas를 연결해봅시다.

3 분 소요

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

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/style.html

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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wrap-up

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