如何将本地 csv 文件的内容保存到 "hardcoded" Pandas DataFrame 中？
How to save contents of local csv file into a "hardcoded" Pandas DataFrame?
我正在构建一个必须从 DataFrame 读取数据的 Streamlit 仪表板。问题是我有一个本地 csv 和一个本地 Excel 文件格式，我正在使用 pd.read_csv().
读取数据
但是，当我与其他人共享我的仪表板 url 时，数据将无法加载，因为他们没有本地文件。
如何读取 csv 和 Excel 文件的内容并将它们转换为“硬编码”pandas DataFrame？
我想我的问题是：在没有本地 csv 和 Excel 文件的情况下，我应该如何存储和读取我的数据？
编辑： 抱歉没有代码或 MRE，但我确实不知道如何执行此操作。如果我有一段代码，它只是一个 pandas 数据框，其中包含样本数据。
在 R 中，我会使用 dput() 函数向我展示创建数据框所需的代码。
对于 Python 我知道 print(df.to_dict()) 会做一些类似于“硬编码”的事情 Pandas DF。
所以我会做以下事情：
1: 打印你的df。 df.to_dict()
2：复制并粘贴必要的代码以在您的 streamlit 应用程序中创建数据框。类似于此：{'a': {0: 1, 1: 2}, 'b': {0: 3, 1: 3}}
3：每次应用程序 运行 时，通过创建它们来“加载”数据帧。 df = pd.DataFrame.from_dict({'a': {0: 1, 1: 2}, 'b': {0: 3, 1: 3}})
PS：请注意，此解决方案不可扩展，如果您的数据不时发生变化，也不会起作用。如果是这种情况，您将需要每次都将新的 df 打印并粘贴到您的代码中。
我正在构建一个必须从 DataFrame 读取数据的 Streamlit 仪表板。问题是我有一个本地 csv 和一个本地 Excel 文件格式，我正在使用 pd.read_csv().
但是，当我与其他人共享我的仪表板 url 时，数据将无法加载，因为他们没有本地文件。
如何读取 csv 和 Excel 文件的内容并将它们转换为“硬编码”pandas DataFrame？
我想我的问题是：在没有本地 csv 和 Excel 文件的情况下，我应该如何存储和读取我的数据？
编辑： 抱歉没有代码或 MRE，但我确实不知道如何执行此操作。如果我有一段代码，它只是一个 pandas 数据框，其中包含样本数据。
在 R 中，我会使用 dput() 函数向我展示创建数据框所需的代码。
对于 Python 我知道 print(df.to_dict()) 会做一些类似于“硬编码”的事情 Pandas DF。
所以我会做以下事情：
1: 打印你的df。 df.to_dict()
2：复制并粘贴必要的代码以在您的 streamlit 应用程序中创建数据框。类似于此：{'a': {0: 1, 1: 2}, 'b': {0: 3, 1: 3}}
3：每次应用程序 运行 时，通过创建它们来“加载”数据帧。 df = pd.DataFrame.from_dict({'a': {0: 1, 1: 2}, 'b': {0: 3, 1: 3}})
PS：请注意，此解决方案不可扩展，如果您的数据不时发生变化，也不会起作用。如果是这种情况，您将需要每次都将新的 df 打印并粘贴到您的代码中。