Bất kỳ mã nào cũng có thể bị xóa mà không cần cảnh báo [nếu nó bị coi là gây khó chịu, gây tổn hại hoặc vì bất kỳ lý do nào khác]
codebeautify. org không chịu trách nhiệm hoặc nghĩa vụ đối với bất kỳ tổn thất hoặc thiệt hại dưới bất kỳ hình thức nào trong quá trình sử dụng mã được cung cấp
CSV được sử dụng để lưu trữ và trao đổi dữ liệu. HTML được sử dụng để hiển thị, thường là trong trình duyệt web. Chúng khá khác nhau, nhưng bạn có thể nhanh chóng chuyển đổi CSV sang HTML bằng Easy Data Transform
- Cài đặt Easy Data Transform trên PC hoặc Mac của bạn, nếu bạn chưa làm như vậy. Sẽ chỉ mất một phút thôi. Có bản dùng thử miễn phí đầy đủ chức năng và bạn không cần phải cung cấp cho chúng tôi email của mình hoặc đăng ký bất kỳ thứ gì
- Bắt đầu chuyển đổi dữ liệu dễ dàng. Đảm bảo nút Auto Run được nhấn trong
- Kéo tệp CSV bạn muốn chuyển đổi vào Easy Data Transform. Một mục đầu vào màu hồng sẽ được thêm vào
- Đảm bảo mục đầu vào màu hồng được chọn, nhấp vào nút To File trong khung bên trái [cuộn xuống dưới cùng của khung bên trái]
- Một cửa sổ sẽ xuất hiện. Đặt tên tệp và vị trí mới. Chọn tệp HTML làm loại tệp
- Một mục đầu ra màu xanh lá cây được thêm và chọn
- Tệp HTML được tạo ngay lập tức, không cần 'chạy' bất cứ điều gì
- Trong khung bên phải, bạn có thể đặt Mã hóa tệp HTML
- Nếu muốn thêm bảng vào một trang hiện có, chỉ cần sao chép và dán phần
Name, Salary, Age, No.of years employed Akriti, 90000, 20, 1 Shreya, 100000, 21, 2 Priyanka, 25000, 45, 7 Neha, 46000, 25, 4
7
Đầu vào CSV mẫu
CustomerID,CompanyName,ContactName
ALFKI,Alfreds Futterkiste,Maria Anders
ANATR,Ana Trujillo Emparedados y helados,Ana Trujillo
ANTON,Antonio Moreno Taquería,Antonio Moreno
Đầu ra HTML mẫu [một số kiểu dáng bị bỏ qua]
C:\Users\joebloggs\Desktop\output.html
CustomerID
CompanyName
ContactName
ALFKI
Alfreds Futterkiste
Maria Anders
ANATR
Ana Trujillo Emparedados y helados
Ana Trujillo
ANTON
Antonio Moreno Taquería
Antonio Moreno
Được hiển thị trong trình duyệt web dưới dạng
Nếu bạn có nhiều tệp cần chuyển đổi, bạn có thể thực hiện bằng tính năng xử lý hàng loạt
Cùng với việc thay đổi định dạng tệp, Easy Data Transform cũng cho phép bạn kết hợp 61 phép biến đổi [chẳng hạn như lọc, loại trừ và nối] để tạo các phép biến đổi dữ liệu phức tạp một cách nhanh chóng và dễ dàng
Sử dụng trình chuyển đổi CSV sang HTML để xuất tệp CSV sang định dạng HTML trực tuyến. Dịch vụ chuyển đổi miễn phí của chúng tôi sẽ phân tích cú pháp nội dung của tệp CSV gốc thành từng chi tiết nhỏ nhất và tạo lại nội dung ở định dạng HTML mục tiêu
Bạn có thể sử dụng Trình chuyển đổi CSV sang HTML hoàn toàn miễn phí, bất cứ lúc nào và từ bất kỳ thiết bị nào
Trình chuyển đổi CSV sang HTML trực tuyến
Chuyển đổi từ định dạng CSV sang HTML là một trong những thao tác phổ biến nhất. Chúng tôi thường cần cả hai tính năng mà định dạng CSV và HTML cung cấp. Định dạng CSV và HTML bổ sung cho nhau trong một số trường hợp
Chuyển đổi tệp CSV sang HTML trực tuyến
Để chuyển đổi định dạng CSV sang HTML, chỉ cần kéo và thả tệp CSV vào vùng tải lên dữ liệu, chỉ định các tùy chọn chuyển đổi, nhấp vào nút 'Chuyển đổi' và nhận tệp HTML đầu ra của bạn sau vài giây
Free CSV to HTML Converter dựa trên các sản phẩm phần mềm Aspose, được sử dụng rộng rãi trên toàn thế giới để xử lý theo chương trình các tệp CSV và HTML với tốc độ cao và chất lượng chuyên nghiệp của kết quả
Chuyển bảng CSV sang HTML bằng Python
Cải thiện bài viết
Lưu bài viết
Thích bài viết
- Độ khó. Chuyên gia
- Cập nhật lần cuối. 01 tháng 6 năm 2021
Cải thiện bài viết
Lưu bài viết
Tệp CSV là tệp Giá trị được phân tách bằng dấu phẩy sử dụng dấu phẩy để phân tách các giá trị. Về cơ bản, nó được sử dụng để trao đổi dữ liệu giữa các ứng dụng khác nhau. Trong đó, các hàng riêng lẻ được phân tách bằng một dòng mới. Các trường dữ liệu trong mỗi hàng được phân cách bằng dấu phẩy.
Ví dụ.
Name, Salary, Age, No.of years employed Akriti, 90000, 20, 1 Shreya, 100000, 21, 2 Priyanka, 25000, 45, 7 Neha, 46000, 25, 4
Ghi chú. Để biết thêm thông tin, hãy tham khảo Làm việc với tệp csv trong Python
Chuyển đổi bảng CSV sang HTML bằng Python
Phương pháp 1 Sử dụng gấu trúc. Một trong những cách dễ nhất để chuyển đổi tệp CSV sang bảng HTML là sử dụng pandas. Nhập mã dưới đây vào dấu nhắc lệnh để cài đặt pandas.
pip install pandas
Ví dụ. Giả sử tệp CSV trông như thế này –
Python3
Name, Salary, Age, No.of years employed Akriti, 90000, 20, 1 Shreya, 100000, 21, 2 Priyanka, 25000, 45, 7 Neha, 46000, 25, 48
Name, Salary, Age, No.of years employed Akriti, 90000, 20, 1 Shreya, 100000, 21, 2 Priyanka, 25000, 45, 7 Neha, 46000, 25, 49
pip install pandas0
pip install pandas1
pip install pandas2
pip install pandas3______34
pip install pandas0____31
pip install pandas2
pip install pandas3
pip install pandas4
pip install pandas5
pip install pandas6
pip install pandas2
pip install pandas8
pip install pandas9
C:\Users\joebloggs\Desktop\output.html
CustomerID
CompanyName
ContactName
ALFKI
Alfreds Futterkiste
Maria Anders
ANATR
Ana Trujillo Emparedados y helados
Ana Trujillo
ANTON
Antonio Moreno Taquería
Antonio Moreno
40pip install pandas4
C:\Users\joebloggs\Desktop\output.html
CustomerID
CompanyName
ContactName
ALFKI
Alfreds Futterkiste
Maria Anders
ANATR
Ana Trujillo Emparedados y helados
Ana Trujillo
ANTON
Antonio Moreno Taquería
Antonio Moreno
42Đầu ra.
Phương pháp 2 Sử dụng PrettyTable. PrettyTable là một thư viện Python đơn giản được thiết kế để giúp biểu diễn dữ liệu dạng bảng nhanh chóng và dễ dàng trong các bảng ASCII hấp dẫn trực quan. Nhập lệnh dưới đây để cài đặt mô-đun này.
C:\Users\joebloggs\Desktop\output.html
CustomerID
CompanyName
ContactName
ALFKI
Alfreds Futterkiste
Maria Anders
ANATR
Ana Trujillo Emparedados y helados
Ana Trujillo
ANTON
Antonio Moreno Taquería
Antonio Moreno
4Ví dụ. Tệp CSV ở trên được sử dụng.
Python3
C:\Users\joebloggs\Desktop\output.html
CustomerID
CompanyName
ContactName
ALFKI
Alfreds Futterkiste
Maria Anders
ANATR
Ana Trujillo Emparedados y helados
Ana Trujillo
ANTON
Antonio Moreno Taquería
Antonio Moreno
43
C:\Users\joebloggs\Desktop\output.html
CustomerID
CompanyName
ContactName
ALFKI
Alfreds Futterkiste
Maria Anders
ANATR
Ana Trujillo Emparedados y helados
Ana Trujillo
ANTON
Antonio Moreno Taquería
Antonio Moreno
44____30
C:\Users\joebloggs\Desktop\output.html
CustomerID
CompanyName
ContactName
ALFKI
Alfreds Futterkiste
Maria Anders
ANATR
Ana Trujillo Emparedados y helados
Ana Trujillo
ANTON
Antonio Moreno Taquería
Antonio Moreno
46
C:\Users\joebloggs\Desktop\output.html
CustomerID
CompanyName
ContactName
ALFKI
Alfreds Futterkiste
Maria Anders
ANATR
Ana Trujillo Emparedados y helados
Ana Trujillo
ANTON
Antonio Moreno Taquería
Antonio Moreno
47pip install pandas3_______34
Name, Salary, Age, No.of years employed Akriti, 90000, 20, 1 Shreya, 100000, 21, 2 Priyanka, 25000, 45, 7 Neha, 46000, 25, 480____281____31
Name, Salary, Age, No.of years employed Akriti, 90000, 20, 1 Shreya, 100000, 21, 2 Priyanka, 25000, 45, 7 Neha, 46000, 25, 483
Name, Salary, Age, No.of years employed Akriti, 90000, 20, 1 Shreya, 100000, 21, 2 Priyanka, 25000, 45, 7 Neha, 46000, 25, 484
pip install pandas2
Name, Salary, Age, No.of years employed Akriti, 90000, 20, 1 Shreya, 100000, 21, 2 Priyanka, 25000, 45, 7 Neha, 46000, 25, 486
pip install pandas3____34
Name, Salary, Age, No.of years employed Akriti, 90000, 20, 1 Shreya, 100000, 21, 2 Priyanka, 25000, 45, 7 Neha, 46000, 25, 489
Name, Salary, Age, No.of years employed Akriti, 90000, 20, 1 Shreya, 100000, 21, 2 Priyanka, 25000, 45, 7 Neha, 46000, 25, 490
Name, Salary, Age, No.of years employed Akriti, 90000, 20, 1 Shreya, 100000, 21, 2 Priyanka, 25000, 45, 7 Neha, 46000, 25, 491
pip install pandas4
Name, Salary, Age, No.of years employed Akriti, 90000, 20, 1 Shreya, 100000, 21, 2 Priyanka, 25000, 45, 7 Neha, 46000, 25, 493____294
Name, Salary, Age, No.of years employed Akriti, 90000, 20, 1 Shreya, 100000, 21, 2 Priyanka, 25000, 45, 7 Neha, 46000, 25, 495
Name, Salary, Age, No.of years employed Akriti, 90000, 20, 1 Shreya, 100000, 21, 2 Priyanka, 25000, 45, 7 Neha, 46000, 25, 491
pip install pandas4
Name, Salary, Age, No.of years employed Akriti, 90000, 20, 1 Shreya, 100000, 21, 2 Priyanka, 25000, 45, 7 Neha, 46000, 25, 498
Name, Salary, Age, No.of years employed Akriti, 90000, 20, 1 Shreya, 100000, 21, 2 Priyanka, 25000, 45, 7 Neha, 46000, 25, 499
pip install pandas2
pip install pandas01
pip install pandas02
pip install pandas4
pip install pandas04
Name, Salary, Age, No.of years employed Akriti, 90000, 20, 1 Shreya, 100000, 21, 2 Priyanka, 25000, 45, 7 Neha, 46000, 25, 494
pip install pandas06
pip install pandas07
pip install pandas08
pip install pandas09
pip install pandas10
pip install pandas11______312
pip install pandas13
Name, Salary, Age, No.of years employed Akriti, 90000, 20, 1 Shreya, 100000, 21, 2 Priyanka, 25000, 45, 7 Neha, 46000, 25, 481
pip install pandas07
Name, Salary, Age, No.of years employed Akriti, 90000, 20, 1 Shreya, 100000, 21, 2 Priyanka, 25000, 45, 7 Neha, 46000, 25, 483
pip install pandas17
pip install pandas18
pip install pandas19
pip install pandas20
Name, Salary, Age, No.of years employed Akriti, 90000, 20, 1 Shreya, 100000, 21, 2 Priyanka, 25000, 45, 7 Neha, 46000, 25, 499
pip install pandas22
pip install pandas23
pip install pandas4
pip install pandas25
C:\Users\joebloggs\Desktop\output.html
CustomerID
CompanyName
ContactName
ALFKI
Alfreds Futterkiste
Maria Anders
ANATR
Ana Trujillo Emparedados y helados
Ana Trujillo
ANTON
Antonio Moreno Taquería
Antonio Moreno
40pip install pandas4
Name, Salary, Age, No.of years employed Akriti, 90000, 20, 1 Shreya, 100000, 21, 2 Priyanka, 25000, 45, 7 Neha, 46000, 25, 480
Name, Salary, Age, No.of years employed Akriti, 90000, 20, 1 Shreya, 100000, 21, 2 Priyanka, 25000, 45, 7 Neha, 46000, 25, 481______330
Name, Salary, Age, No.of years employed Akriti, 90000, 20, 1 Shreya, 100000, 21, 2 Priyanka, 25000, 45, 7 Neha, 46000, 25, 483
pip install pandas32
pip install pandas2
C:\Users\joebloggs\Desktop\output.html
CustomerID
CompanyName
ContactName
ALFKI
Alfreds Futterkiste
Maria Anders
ANATR
Ana Trujillo Emparedados y helados
Ana Trujillo
ANTON
Antonio Moreno Taquería
Antonio Moreno
40pip install pandas4
pip install pandas36
Đầu ra.
Ghi chú cá nhân của tôi arrow_drop_up
Tiết kiệm