Как я могу отобразить фрейм данных Pandas с файлом, который я загрузил с помощью компонента Dash upload?

Question

Я следую этому руководству и документации при загрузке файла Excel на панель инструментов: https://dash.plot.ly/dash-core-components/upload

Мне было интересно, как я буду отображать результаты моей загрузки в кадре данных pandas. Мой код изложен ниже. По сути, моя таблица представляет собой разбивку по состояниям на определенные проценты, и я пытаюсь загрузить ее на свою панель управления.

import base64
import datetime
import io

import dash
from dash.dependencies import Input, Output, State
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import dash_table

import pandas as pd


external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)

app.layout = html.Div([
    dcc.Upload(
        id='upload-data',
        children=html.Div([
            'Drag and Drop or ',
            html.A('Select Files')
        ]),
        style={
            'width': '100%',
            'height': '120px',
            'lineHeight': '60px',
            'borderWidth': '1px',
            'borderStyle': 'dashed',
            'borderRadius': '5px',
            'textAlign': 'center',
            'margin': '10px'
        },
        # Allow multiple files to be uploaded
        multiple=True
    ),
    html.Div(id='output-data-upload'),
])


def parse_contents(contents, filename, date):
    content_type, content_string = contents.split(',')

    decoded = base64.b64decode(content_string)
    try:
        if 'csv' in filename:
            # Assume that the user uploaded a CSV file
            df = pd.read_csv(
                io.StringIO(decoded.decode('utf-8')))
        elif 'xls' in filename:
            # Assume that the user uploaded an excel file
            df = pd.read_excel(io.BytesIO(decoded))
    except Exception as e:
        print(e)
        return html.Div([
            'There was an error processing this file.'
        ])

def generate_table(df, max_rows=10):
    return html.Table(
        # Header
        [html.Tr([html.Th(col) for col in df.columns])] +

        # Body
        [html.Tr([
            html.Td(df.iloc[i][col]) for col in df.columns
        ]) for i in range(min(len(df), max_rows))]
    )

external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)

app.layout = html.Div(children =[
    html.H4(children = 'test'),
    dcc.Dropdown( id = 'dropdown', options = [
        {'label' : i , 'value' : i} for i in df.state.unique()
    ],  multi = True, placeholder = 'Filter by State'),
    html.Div(id='table-container'),
        ])



def display_table(dropdown_value):

    if dropdown_value is None:
        return generate_table(df)


    #x = df[df['state'] == str(dropdown_value)]

    return html.Div([
        html.H5(filename),
        html.H6(datetime.datetime.fromtimestamp(date)),
        generate_table(df[df['state'].isin(dropdown_value)])

#app.css.append_css({"external_url": "https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css"})


@app.callback(
    dash.dependencies.Output('table-container', 'children'),
    [dash.dependencies.Input('dropdown','value')])


if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

Answer 1

Рендеринг необработанного HTML не рекомендуется, а другие здесь вместо этого описали функции для преобразования вашего разобранного HTML в dash-html-components для использования с dash_table.Вы можете сделать таблицу «похожей» на ту, что есть в нативном jupyter, указав ей правильную информацию о стиле, или вы можете скачать пакет dash-dangerious set-inner-html , который можетпозвольте вам отображать его.

Проблема в том, что pandas возвращает просто базовый html, когда вы делаете df.to_html(), а не тот, который содержит какие-либо атрибуты стиля, как в этом вопросе - вы можете решить,рендеринг df и получение html (см. ниже).Затем вы анализируете HTML, извлекаете стили в стиль.Тогда, возможно, вы могли бы передать эти стили в dash_table, используя атрибуты style_table / style_cell.

html = (df.style.render())

Ознакомьтесь с этим гидом для получения дополнительной информации о построении таблиц,