我的web应用程序允许用户上传他们的Excel文件,然后在我的flask应用程序中读取并转换成数据帧。随后,我的应用程序将对数据帧进行过滤,以从数据帧中删除不必要的记录。为此,我计划设置两个动态选择字段:
第一个选择字段-包含数据框中的列名列表 第二个选择字段-第一个选择字段中所选值的对应唯一值。你知道吗
那我该怎么做呢??你知道吗
我看了一个视频,教我如何使用烧瓶形式做这些动态领域。但我似乎无法定制他的方式来适应我的https://www.youtube.com/watch?v=I2dJuNwlIH0
烧瓶侧码(应用程序类型)地址:
class Form(Form):
column = SelectField('column', choices=list(upload_df.columns.values))
unique_value = SelectField('unique_value', choices=[])
@app.route('/upload_file')
def upload_file():
return render_template('upload.html')
@app.route('/testing_field', methods=['GET', 'POST'])
def testing():
if request.method == 'POST':
file = request.files['datafile']
if file and allowed_file(file.filename):
global upload_df
upload_df = pd.read_excel(file)
col = list(upload_df.columns.values)
form = Form()
global col_uni_val_dict
for i in col:
col_uni_val_dict[i] = upload_df[i].unique()
form.unique_value.choices = (col_uni_val_dict[col[0]]).tolist()
return render_template(
'index2.html',
form=form
)
@app.route('/col/<col>')
def unique_val(col):
unique_values = col_uni_val_dict[col].tolist()
return jsonify({'unique_val' : unique_values})
HTML侧码:
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge">
<title>Document</title>
</head>
<body>
<form method="POST">
{{ form.crsf_token }}
{{ form.column }}
{{ form.unique_value }}
<input type="submit">
</form>
<script>
let col_select = document.getElementById('column');
let uv_select = document.getElementById('unique_value');
col_select.onchange = function(){
col = col_select.value;
fetch('/col/' + col).then(function(response){
response.json().then(function(data){
let optionHTML = "";
for (let uv of data.unique_val) {
optionHTML += '<option value="' + uv + '">' + uv + '</option>';
}
uv_select.innerHTML = optionHTML;
});
});
}
</script>
</body>
</html>
期望:网页上有2个动态选择字段 实际:不断得到不同的错误,如-->;类型错误:无法解包不可iterable int对象
所以基本上,你的问题有两个:
1)要获取数据帧的所有列名。为此,请参见:Get list from pandas DataFrame column headers
2)对于要获得唯一值的每列。为此,请参见: getting the unique values of every column in a pandas dataframe - to help me create smaller more manageable dataframes to perform metrics on
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