我在本地主机上运行Django (稍后在LAN上运行),其中的想法是我可以进入网页,单击提示您从计算机中选择excel文件的按钮。熊猫将处理上述excel文件,Django/Pandas将制作此Pandas数据框架的excel文件作为下载提示。
我已经让Django运行并使用了模块'Django-Excel‘中的代码来完成我想要的基本功能。Excel文件在-> excel文件中,没有将文件保存到数据库或任何仅保存在内存中的东西。然而,我却找不到办法把潘达斯塞进里面。我面临的主要问题是我不确定如何使用Pandas返回excel文件。但是,我一直在我的脱机python代码中使用'.to_excel()‘,但是没有找到在运行Django的本地主机中使用它的方法。我肯定我错过了一些很简单的东西,但我就是搞不懂。
也许有人可以举一个简单的例子,比如上传一个excel,熊猫会将excel中的一列数字乘以2,然后输出新的excel来读取/保存。
from django.shortcuts import render, redirect
from django.http import HttpResponseBadRequest, HttpResponse
from _compact import JsonResponse
from django import forms
import django_excel as excel
from polls.models import Question, Choice
class UploadFileForm(forms.Form):
file = forms.FileField()
# Create your views here.
def upload(request):
if request.method == "POST":
form = UploadFileForm(request.POST, request.FILES)
if form.is_valid():
filehandle = request.FILES['file']
# do pandas here to filehandle/ put filehandle into a function
return excel.make_response(filehandle.get_sheet(), "csv",
file_name="download")
else:
form = UploadFileForm()
return render(
request,
'upload_form.html',
{
'form': form,
'title': 'Excel file upload and download example',
'header': ('Please choose any excel file ' +
'from your cloned repository:')
})非常感谢,如果这不是很清楚,这是我第一次在这个网站上发布,如果你不明白我要求什么,我会详细说明。
发布于 2018-07-23 14:12:15
我会上传我的答案,供任何人在未来看到这个:-)
def uploads(request):
if request.method == "POST":
form = UploadFileForm(request.POST, request.FILES)
if form.is_valid():
kappa = request.FILES['file']
# Do work on kappa/excel file here with Pandas
output = io.BytesIO()
writer = pd.ExcelWriter(output, engine='xlsxwriter')
kappa.to_excel(writer, index=False)
writer.save()
output.seek(0)
response = HttpResponse(output,
content_type='application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet')
response['Content-Disposition'] = 'attachment; filename=%s.xlsx' % 'Download'
return response
else:
form = UploadFileForm()
return render(request, 'upload_form.html', {'form': form})我放弃了使用'Django-excel‘,而是使用了io模块中的'BytesIO’。这有一个好处就是不依赖第三方模块。您可以将Pandas编写到io.BytesIO(),然后在您的HttpResponse中使用它。
https://stackoverflow.com/questions/51446156
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