日: 2021年8月26日

[Java] 82 Swing 20 JEditorPaneハイパーリンク・クリック後のHTMLファイル作成 table列のデータ型変更

もう一息のところまで出来ました。

データ型の変更でastype関数が効かないため、to_numeric関数を使いました。to_numeric関数の取り扱いはドキュメントを読まないと分かりませんでした。中級者向けでしょうか。

あとは2番目のtableのいくつかの列を右寄せにして一応完成になります。

各tableにIDを付けて2番目だけ書式設定する必要がありますが、少し工数が掛かりそうなので次回以降の記事で紹介します。

このアプリを作り上げてきて、ようやく実用に耐えるレベルに達したように思います。インターネット接続が従量制だった頃であれば、どれだけコストが浮いたことでしょう。

＜CSVファイルの読み込み以降＞

try:
    df2 = pd.read_csv(racefile_path,encoding="shift_JIS")
except UnicodeDecodeError:
    df2 = pd.read_csv(racefile_path,encoding="UTF-8")

# df2を複数のTableに分割
dfA = df2[['1 日付','2 開催','3 レース','4 レース名','5 条件','6 コース','7 天候','8 馬場状態','9 発走時刻']]
dfB = df2[['着順','枠番','馬番','馬名','性齢','斤量','騎手','タイム','着差','通過','上り','単勝','人気','馬体重','調教師','馬主','賞金(万円)']]

dfB2 = dfB[:-3]
dfC = dfB[-2:]
print(dfC)

dfC2 = dfC[['着順','枠番']]
print(dfC2)

# dfAのデータ行のみ抽出
row_num = len(df2)-3
print(row_num)

# データ行以外の行番号をリスト化
row_list = [row for row in range(0,row_num + 3) if not row==row_num]
print(row_list)

dfA2 = dfA.drop(dfA.index[row_list])
dfA3 = dfA2.rename(columns={'1 日付': '日付','2 開催': '開催','3 レース': 'レース','4 レース名': 'レース名','5 条件': '条件','6 コース': 'コース','7 天候': '天候','8 馬場状態': '馬場状態','9 発走時刻': '発走時刻'})

dfB3 = dfB2.fillna('')
print(dfB3.dtypes)

# 中(止)、除(外)、取(消)への対応
try:
    dfB3['着順'] = pd.to_numeric(dfB3['着順'], downcast='signed')
except Exception as e:
    print(e)

dfB3['枠番'] = pd.to_numeric(dfB3['枠番'], downcast='signed')
dfB3['馬番'] = pd.to_numeric(dfB3['馬番'], downcast='signed')
dfB3['人気'] = pd.to_numeric(dfB3['人気'], downcast='signed')
print(dfB3.dtypes)

html_string = '''
<html>
    <head>
        <meta charset="UTF-8">
        <title>{raceID}</title>
        <link rel="stylesheet" href="style.css">
    </head>
    <body>
        <div class="container">
            {tableA}
            {tableB}
            {tableC}
        </div>
    </body>
</html>.
'''

with open(html_file,'w') as f:
    f.write(html_string.format(tableA=dfA3.to_html(index=False),tableB=dfB3.to_html(index=False),tableC=dfC2.to_html(index=False,header=False),raceID=raceID))

[Java] 81 Swing 19 JEditorPaneハイパーリンク・クリック後のHTMLファイル作成 table分割

CSVファイル由来のTableを3つに分割し、縦に並べたHTMLファイルを作成しました。

大分見栄えが良くなりました。あともう少しです。

CSVデータを簡単にHTMLにしてくれるpandasは本当に頼りになるツールです。他のスクリプト言語でpandasに相当するものは存在するのでしょうか。

＜CSVファイルの読み込み以降＞

try:
    df2 = pd.read_csv(racefile_path,encoding="shift_JIS")
except UnicodeDecodeError:
    df2 = pd.read_csv(racefile_path,encoding="UTF-8")

# df2を複数のTableに分割
dfA = df2[['1 日付','2 開催','3 レース','4 レース名','5 条件','6 コース','7 天候','8 馬場状態','9 発走時刻']]
dfB_pre = df2[['着順','枠番','馬番','馬名','性齢','斤量','騎手','タイム','着差','通過','上り','単勝','人気','馬体重','調教師','馬主','賞金(万円)']]

dfB = dfB_pre[:-3]
dfC_pre = dfB_pre[-2:]
print(dfC_pre)

dfC = dfC_pre[['着順','枠番']]
print(dfC)

# dfAのデータ行のみ抽出
row_num = len(df2)-3
print(row_num)

# データ行以外の行番号をリスト化
row_list = [row for row in range(0,row_num + 3) if not row==row_num]
print(row_list)

dfA2 = dfA.drop(dfA.index[row_list])

html_string = '''
<html>
    <head>
        <meta charset="UTF-8">
        <title>{raceID}</title>
        <link rel="stylesheet" href="style.css">
    </head>
    <body>
        <div class="container">
            {tableA}
            {tableB}
            {tableC}
        </div>
    </body>
</html>.
'''

with open(html_file,'w') as f:
    f.write(html_string.format(tableA=dfA2.to_html(index=False),tableB=dfB.to_html(index=False),tableC=dfC.to_html(index=False,header=False),raceID=raceID))

[Java] 80 Swing 18 JEditorPaneハイパーリンク・クリック後のHTMLファイル作成 CSS他

Python外部プログラムによりCSVファイルを2つのtableに分割し、これらを縦に並べたHTMLファイルにしました。レイアウトはCSSファイルで設定しています。

ここからheaderの数字やNaNを削除、小数を整数化、列幅設定など体裁を整えていきます。

JavaScriptのElectronでCSSを少し学んだことがここで役に立ちました。

import glob,csv,re
import pandas as pd

paths = glob.glob('/*.csv')
paths2 = sorted(paths)
csvfile = paths2[-2]

df = pd.read_csv(csvfile,encoding='UTF-8')

race_count = len(df)
print("レース数 " + str(len(df)))

list_raceID = df['raceID'].tolist()

pathsB = glob.glob('/*.html')
pathsB2 = sorted(pathsB)
html_file = pathsB2[-1]

# ファイル名からレース番号を抽出
race_num = html_file.split(".")[0][-3:]
print(race_num)

raceID = list_raceID[int(race_num) -1]
print(raceID)

# racefileパスを作成する
year = raceID[1:5]
course = raceID[5:7]
kai =  raceID[7:9]
racefile = "race" + raceID[1:] + ".csv"
racefile_path = f"/race/{year}/{course}/{kai}/{racefile}"

try:
    df2 = pd.read_csv(racefile_path,encoding="shift_JIS")
except UnicodeDecodeError:
    df2 = pd.read_csv(racefile_path,encoding="UTF-8")

# df2を2つに分割
dfA = df2[['1 日付','2 開催','3 レース','4 レース名','5 条件','6 コース','7 天候','8 馬場状態','9 発走時刻']]
dfB = df2[['着順','枠番','馬番','馬名','性齢','斤量','騎手','タイム','着差','ﾀｲﾑ指数','通過','上り','単勝','人気','馬体重','調教ﾀｲﾑ','厩舎ｺﾒﾝﾄ','備考','調教師','馬主','賞金(万円)']]

# dfAのデータ行番号を算出
row_num = len(df2)-3
print(row_num)

# データ行以外の行番号をリスト化
row_list = [row for row in range(0,row_num + 3) if not row==row_num]
print(row_list)

# データ行以外を削除
dfA2 = dfA.drop(dfA.index[row_list])

html_string = '''
<html>
    <head>
        <meta charset="UTF-8">
        <title>{raceID}</title>
        <link rel="stylesheet" href="style.css">
    </head>
    <body>
        <div class="container">
            {tableA}
            {tableB}
        </div>
    </body>
</html>.
'''

with open(html_file,'w') as f:
    f.write(html_string.format(tableA=dfA2.to_html(index=False),tableB=dfB.to_html(index=False),raceID=raceID))
body {
    background-color: #f0f8ff;
}
table {
    margin: 30px 10px 30px 10px;
}
.container {
    display: block;
}
.dataframe{
    background-color: #fffacd;
}