Python 用于打印数据帧的GUI

我有10个CSV文件，每个CSV文件都有相同数量的列，我从中以数据框的形式逐个读取数据。我希望这些数据以窗口或类似表格的形式显示。它应该像每次数据进入新行一样。有什么建议吗

下面是我的示例CSV文件：

像这样，有10个或更多的CSV文件，我将从这些文件中逐个读取数据，并希望在GUI中显示

我的应用程序简介

我有一台机器，它会在一定时间间隔后将CSV文件生成到一个文件夹中。我正在使用Watchdog库在生成CSV文件的文件夹上放置一块手表。当我收到一个CSV文件时，我将它读入一个数据框。上面给出了示例CSV文件

只要机器正在运行，它将继续生成CSV文件。因此，如果我想查看打开每个CSV文件所需的数据，我需要一个视图，在该视图中，当生成新的CSV文件时，数据会得到更新

所以从技术上讲，一个CSV文件被读取，被转换成一个数据帧，然后被插入到某种表视图中。当生成一个新的CSV文件时，这个过程会再次发生，但是现在数据应该保存在同一个表视图的下一行中

这是我的主要文件：

import time
from watchdog.observers import Observer
from watchdog.events import PatternMatchingEventHandler
import pandas as pd
from Append_Function import append_df_to_excel
import os.path
import sys

class Watcher:
    def __init__(self, args):
        self.watch_dir = os.getcwd()
        print(args[0])
        self.directory_to_watch = os.path.join(self.watch_dir, args[1])
        self.observer = Observer()
        self.event_handler = Handler(patterns=["*.CSV"], ignore_patterns=["*.tmp"], ignore_directories=True)

    def run(self):
        self.observer.schedule(self.event_handler, self.directory_to_watch, recursive=False)
        self.observer.start()
        try:
            while True:
                time.sleep(1)
        except:
            self.observer.stop()
            print("Error")

        self.observer.join()


class Handler(PatternMatchingEventHandler):
    @staticmethod
    def on_any_event(event):
        if event.is_directory:
            return None
        elif event.event_type == 'created':
            # Take any action here when a file is first created.
            print("Received created event - %s." % event.src_path)
            df = pd.read_csv(event.src_path, header=1, index_col=0)
            append_df_to_excel(os.path.join(os.getcwd(), "myfile.xlsx"), df)
        elif event.event_type == 'modified':
            # Taken any actionc here when a file is modified.
            df = pd.read_csv(event.src_path, header=0, index_col=0)
            append_df_to_excel(os.path.join(os.getcwd(), "myfile.xlsx"), df)
            print("Received modified event - %s." % event.src_path)


if __name__ == '__main__':
    print(sys.argv)
    w = Watcher(sys.argv)
    w.run()

下面是我的Append函数：

import pandas as pd
import openpyxl as ox


def append_df_to_excel(filename, df, sheet_name='Sheet1', startrow=None,
                       truncate_sheet=False,
                       **to_excel_kwargs):
    # ignore [engine] parameter if it was passed

    if 'engine' in to_excel_kwargs:
        to_excel_kwargs.pop('engine')

    writer = pd.ExcelWriter(filename, engine='openpyxl')

    # Python 2.x: define [FileNotFoundError] exception if it doesn't exist
    try:
        FileNotFoundError
    except NameError:
        FileNotFoundError = IOError

    try:
        # try to open an existing workbook
        writer.book = ox.load_workbook(filename,keep_vba=True)

        # get the last row in the existing Excel sheet
        # if it was not specified explicitly
        if startrow is None and sheet_name in writer.book.sheetnames:
            startrow = writer.book[sheet_name].max_row

        # truncate sheet
        if truncate_sheet and sheet_name in writer.book.sheetnames:
            # index of [sheet_name] sheet
            idx = writer.book.sheetnames.index(sheet_name)
            # remove [sheet_name]
            writer.book.remove(writer.book.worksheets[idx])
            # create an empty sheet [sheet_name] using old index
            writer.book.create_sheet(sheet_name, idx)

        # copy existing sheets
        writer.sheets = {ws.title: ws for ws in writer.book.worksheets}
    except FileNotFoundError:
        # file does not exist yet, we will create it
        pass

    if startrow is None:
        startrow = 0

    # write out the new sheet
    df.to_excel(writer, sheet_name, startrow=startrow, **to_excel_kwargs, header=True)

    # save the workbook
    writer.save()

---

必须通过循环添加数据帧：

import pandas as pd
from PyQt5 import QtCore, QtWidgets

class DataFrameTableWidget(QtWidgets.QTableWidget):
    def append_dataframe(self, df):
        df = df.copy()
        if df.columns.size > self.columnCount():
            self.setColumnCount(df.columns.size)
        r = self.rowCount()
        self.insertRow(r)
        for c, column in enumerate(df):
            it = QtWidgets.QTableWidgetItem(column)
            self.setItem(r, c, it)
        i = self.rowCount()
        for r, row in df.iterrows():
            self.insertRow(self.rowCount())
            for c, (column, value) in enumerate(row.iteritems()):
                it = QtWidgets.QTableWidgetItem(str(value))
                self.setItem(i+r , c, it)

if __name__ == '__main__':
    import sys
    app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
    import numpy as np
    w = DataFrameTableWidget()
    df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100,size=(4, 4)), columns=list('ABCD'))
    w.append_dataframe(df)

    def after_show():
        df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100,size=(4, 4)), columns=list('ABCD'))
        w.append_dataframe(df)
    QtCore.QTimer.singleShot(2*1000, after_show)
    w.resize(640, 480)
    w.show()
    sys.exit(app.exec_())

更新：

观察者在另一个线程上运行，因此无法从该线程更新GUI，因此必须使用信号传输信息：

import os
import time
import pandas as pd
from watchdog.observers import Observer
from watchdog.events import PatternMatchingEventHandler
from PyQt5 import QtCore, QtWidgets

from Append_Function import append_df_to_excel

class Emitter(QtCore.QObject):
    newDataFrameSignal = QtCore.pyqtSignal(pd.DataFrame)

class Watcher:
    def __init__(self, filename):
        self.watch_dir = os.getcwd()
        self.directory_to_watch = os.path.join(self.watch_dir, filename)
        self.emitter = Emitter()
        self.observer = Observer()
        self.event_handler = Handler(
            emitter=self.emitter,
            patterns=["*.CSV"], 
            ignore_patterns=["*.tmp"], 
            ignore_directories=True
        )

    def run(self):
        self.observer.schedule(self.event_handler, self.directory_to_watch, recursive=False)
        self.observer.start()


class Handler(PatternMatchingEventHandler):
    def __init__(self, *args, emitter=None, **kwargs):
        super(Handler, self).__init__(*args, **kwargs)
        self._emitter = emitter
    def on_any_event(self, event):
        if event.is_directory:
            return None
        elif event.event_type == 'created':
            # Take any action here when a file is first created.
            print("Received created event - %s." % event.src_path)
            df = pd.read_csv(event.src_path, header=1)
            self._emitter.newDataFrameSignal.emit(df.copy())
            df.set_index(df.columns.values.tolist()[0], inplace=True)
            append_df_to_excel(os.path.join(os.getcwd(), "myfile.xlsx"), df)
        elif event.event_type == 'modified':
            # Taken any actionc here when a file is modified.
            df = pd.read_csv(event.src_path, header=1)
            self._emitter.newDataFrameSignal.emit(df.copy())
            df.set_index(df.columns.values.tolist()[0], inplace=True)
            append_df_to_excel(os.path.join(os.getcwd(), "myfile.xlsx"), df)
            print("Received modified event - %s." % event.src_path)

class DataFrameTableWidget(QtWidgets.QTableWidget):
    @QtCore.pyqtSlot(pd.DataFrame)
    def append_dataframe(self, df):
        df = df.copy()
        if df.columns.size > self.columnCount():
            self.setColumnCount(df.columns.size)
        r = self.rowCount()
        self.insertRow(r)
        for c, column in enumerate(df):
            it = QtWidgets.QTableWidgetItem(column)
            self.setItem(r, c, it)
        i = self.rowCount()
        for r, row in df.iterrows():
            self.insertRow(self.rowCount())
            for c, (column, value) in enumerate(row.iteritems()):
                it = QtWidgets.QTableWidgetItem(str(value))
                self.setItem(i+r , c, it)

if __name__ == '__main__':
    import sys
    app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
    w = DataFrameTableWidget()
    w.resize(640, 480)
    w.show()
    watcher = Watcher(sys.argv[1])
    watcher.run()
    watcher.emitter.newDataFrameSignal.connect(w.append_dataframe)
    sys.exit(app.exec_())

---

您可能正在寻找：

• Jupyter笔记本电脑，能够将熊猫数据帧显示为HTML格式的表格
• Jupyter实验室，包括一个GUI
• jupyter笔记本电脑的扩展，允许您以交互方式过滤和编辑数据

---

如果您的CSV文件具有相同的标题，您可能希望将数据连接到以供查看。

是否将CSV中的数据直接读取到数据框中？你只是想要一种可视化的方式吗？是的，这正是我想要做的。你想要一个带有表格小部件（可以实时更新）的完整GUI吗？我可能会推荐pyqt5:。否则，如果你想要一些轻量的东西，请看。@Error-syntactical懊悔谢谢，我一定会看的。@S.Nick当然，先生，我会更新我的postWow！你这么快就实现了！太棒了！让我试试，我会让你知道的！我还需要使用PandaModel类吗？@ViralParmar这是不必要的。现在我有一个问题，我想在视图中添加一个数据帧后更新Pyqt表视图小部件，依此类推。您在这里所做的是附加所有数据，然后显示表视图。@ViralParamr我修改了示例，以便您可以看到数据帧可以在小部件显示之前或之后添加。我能否在CSV查看器的下一行中逐个添加数据帧？不，它是查看器，不是编辑器。如果你想共同链接你的文件，看看我答案中的最后一个链接。我正在更新我的问题，那么我想你会知道确切的问题。