Написать код Python преобразования df Pandas в данные для Tabulator.js
2 000 руб. за проект
Добрый день!
У меня есть df Pandas любого наполнения, 3 столбца с данными, 2 столбца с числами (сумма продаж и средняя цена) Для примера Вы можете взять рандомные слова / числа.
Мне нужен код Python, который будет преобразовывать df Pandas в формат данных для Tabulator.js:
http://tabulator.info/docs/5.3/tree
Данные нужны в древовидной форме, чтобы можно было раскрывать различные уровни таблицы и доходить до самого нижнего уровня иерархии в Tabulator.js (например: Сектор -> Категория -> Штрихкод товара). Важно, как видно в примере - все children объекты имеют родительскую структуру. При этом, наличие children не обязательно на различных уровнях структуры.
Текстовых столбцов в df может быть от 1 до 6, числовых - от 1 до 5
Может помочь:
я сделал код, который в Pandas создает промежуточные подитоги:
df_subtotal = pd.concat([
df,
df.assign(Subgroup2=lambda x: "Total"),
df.assign(Subgroup=lambda x: "Total", Subgroup2=lambda x: "Total"),
df.assign(Group=lambda x: "Total", Subgroup=lambda x: "Total", Subgroup2=lambda x: "Total")
]).groupby(by=['Group', 'Subgroup', 'Subgroup2'], observed=True, as_index=False).mean()
По цене готов договариваться.
Срочная разработка приветствуется.
У меня есть df Pandas любого наполнения, 3 столбца с данными, 2 столбца с числами (сумма продаж и средняя цена) Для примера Вы можете взять рандомные слова / числа.
Мне нужен код Python, который будет преобразовывать df Pandas в формат данных для Tabulator.js:
http://tabulator.info/docs/5.3/tree
Данные нужны в древовидной форме, чтобы можно было раскрывать различные уровни таблицы и доходить до самого нижнего уровня иерархии в Tabulator.js (например: Сектор -> Категория -> Штрихкод товара). Важно, как видно в примере - все children объекты имеют родительскую структуру. При этом, наличие children не обязательно на различных уровнях структуры.
Текстовых столбцов в df может быть от 1 до 6, числовых - от 1 до 5
Может помочь:
я сделал код, который в Pandas создает промежуточные подитоги:
df_subtotal = pd.concat([
df,
df.assign(Subgroup2=lambda x: "Total"),
df.assign(Subgroup=lambda x: "Total", Subgroup2=lambda x: "Total"),
df.assign(Group=lambda x: "Total", Subgroup=lambda x: "Total", Subgroup2=lambda x: "Total")
]).groupby(by=['Group', 'Subgroup', 'Subgroup2'], observed=True, as_index=False).mean()
По цене готов договариваться.
Срочная разработка приветствуется.
В заказе есть исполнитель
При переводе заказа из архивного в актуальный, текущий исполнитель будет снят с задачи.
Выберите тип сделки
С безопасной сделкой вы всегда сможете вернуть средства, если что-то пойдет не так. С простой сделкой вы самостоятельно договариваетесь с исполнителем об оплате и берете на себя решение конфликтов.