Python 在Flask上将数据帧呈现为html

有谁能给我一些提示或链接来研究如何通过flask应用程序在web浏览器中修复

df.descripe（）

例如，如果我在IPython中打印（df.descripe（）），这将以一种很好的格式出现：

     kW
count  28219.000000
mean     134.723654
std       46.849081
min       24.300000
25%       91.300000
50%      135.900000
75%      168.600000
max      313.900000

但如果使用渲染模板尝试此操作，请将数据作为字符串传递：

maxStatsStr = str(df.describe())

resp = make_response(render_template('table.html',
maxStatsStr=maxStatsStr))

return resp

使用Jinja语法的前端HTML文件：

<p>{{maxStatsStr}}</p>

更好的方法是像表一样创建，并使用带有Jinja的for循环来显示数据吗？在后端，我只是不知道如何准备一个

df.descripe（）

以表的形式呈现，如下所示：

{% for table in tables %}
            {{ table|safe }}
{% endfor %}

使用的最终代码

statsInfoStr = df.describe().to_html()

resp = make_response(render_template('table.html',
maxDateStr=maxDateStr,

tables=[statsInfoStr], titles=df.describe().T))
return resp

table.html

jinja循环数据：

        <h2>Summary Statistics</h2>
        {% for table in tables %}
                    {{ table|safe }}
        {% endfor %}

    </body>
</html>

摘要统计信息
{对于表%%中的表，%}
{{表|安全}}
{%endfor%}

首先，可以利用该方法将帧转换为html

在转换为html之前，您甚至可以使用

然后，您可能想改用该函数

e、 g:

---

你已经调查过了吗？如果你想把它装饰一下，你可以看看“谢谢”。这可以使用

df.descripe（）.to_html（class='data'）

但是如何从

df.descripb（）

中生成列名，例如

count mean，std，min，25%，50%，75%，max

？理想情况下，您需要在转换之前操纵数据帧结构。在您的情况下，可能是

df.descripe（）.T

？如果你对I/O有更具体的了解，它会有所帮助。谢谢你的帮助，我想我可以从这里得到：）还有一个新问题，我发布了有效的代码。我最终使用了一个表和Jinja来循环数据。是否可以在

resp=make_response

中显示多个表？对不起，我对

Jinja

不太熟悉，但我敢打赌，在渲染之前，您希望加入多个表或格式化多个表。鉴于您的

表=[…]

采用了一个列表，我猜想如果您的模板支持它，它应该支持多个表对象。如果没有，我建议你把它作为一个新的问题与相关的标签，以吸引其他答案。

        <h2>Summary Statistics</h2>
        {% for table in tables %}
                    {{ table|safe }}
        {% endfor %}

    </body>
</html>

def some_flask_func(...):
    # ... your other codes ... #

    # If you just want to get the vanilla structure: 
    df_html = df.describe().to_html()

    # or, if you want to use Styler instead:
    df_html = df.describe().style.apply(some_style_func).render()

    # render directly from string:
    resp = make_response(render_template_string(df_html)
    return resp