Flask可以在Jupyter上运行，首先需要安装这两个库：

!pip install Flask-CORS

!pip install Flask

引入依赖：

from flask import Flask, request, jsonify, send_file
import os
import pandas as pd
import io
from flask import Flask
from flask_cors import CORS, cross_origin

处理跨域问题：

# 创建 Flask 应用
app = Flask(__name__)
CORS(app, expose_headers=['Content-Disposition'])  # 暴露 Content-Disposition 头
# 允许所有域名访问整个应用
@app.after_request
def after_request(response):response.headers.add('Access-Control-Allow-Origin', '*')response.headers.add('Access-Control-Allow-Headers', 'Content-Type,Authorization')response.headers.add('Access-Control-Allow-Methods', 'GET,PUT,POST,DELETE')return response

定义上传文件路由：

# 定义上传文件的路由
@app.route('/upload-csv', methods=['POST'])
def upload_csv():file = request.files['file']if file:# 保存文件到服务器的某个位置file.save(os.path.join('uploads', file.filename))return jsonify(success=True), 200else:return jsonify(success=False, message='No file part'), 400

定义均值填充路由：

@app.route('/process-csv', methods=['POST'])
def process_csv():# 获取上传的文件和表单数据file = request.files['file']column = request.form['column']min_value = float(request.form['minValue'])max_value = float(request.form['maxValue'])# 提取原文件名（不带扩展名）original_filename = file.filename.rsplit('.', 1)[0]  # 去掉扩展名# 读取 CSV 文件df = pd.read_csv(file)# 处理数据：将超出范围的值替换为均值mean_value = df[column][(df[column] >= min_value) & (df[column] <= max_value)].mean()df[column] = df[column].apply(lambda x: mean_value if x < min_value or x > max_value else x)# 将处理后的数据保存为 CSVoutput = io.BytesIO()df.to_csv(output, index=False)output.seek(0)# 生成新的文件名：原文件名 + "_processed_MeanFilling.csv"new_filename = f"{original_filename}_processed_MeanFilling.csv"# 返回文件给前端return send_file(output, mimetype='text/csv', as_attachment=True, download_name=new_filename)

运行Flask服务器：

# 运行 Flask 服务器
if __name__ == '__main__':app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

Flask 是一个轻量级的 Web 框架，适合快速开发小型应用。默认情况下，Flask 会在 http://localhost:5000 上运行。