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python使用Streamlit库制作Web可视化页面

转载 作者：qq735679552 更新时间：2022-09-27 22:32:09 38 4
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python使用Streamlit库制作Web可视化页面

每当你对excel文件进行更改保存，web页面还能够实时进行更新，确实挺不错的.

streamlit的文档和教程地址如下.

https://docs.streamlit.io/en/stable/ 。

https://streamlit.io/gallery 。

  。

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相关的api使用可以去文档中查看，都有详细的解释.

项目一共有三个文件，程序、图片、excel表格数据.

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数据情况如下，某公司年底问卷调查(虚构数据)，各相关部门对生产部门在工作协作上的打分情况.

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有效数据总计约676条，匿名问卷，包含问卷填写人所属部门，年龄，评分.

最后对各部门参与人数进行汇总计数(右侧数据).

首先来安装一下相关的python库，使用百度源.

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# 安装streamlit
pip install streamlit  - i https: / / mirror.baidu.com / pypi / simple /
 
# 安装plotly express
pip install plotly_express = = 0.4 . 0  - i https: / / mirror.baidu.com / pypi / simple /
 
# 安装xlrd
pip install xlrd = = 1.2 . 0  - i https: / / mirror.baidu.com / pypi / simple /

因为我们的数据文件是xlsx格式，最新版的xlrd，只支持xls文件.

所以需要指定xlrd版本为1.2.0，这样pandas才能成功读取数据.

命令行终端启动网页.

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# 命令行终端打开文件所在路径
cd excel_webapp
 
# 运行网页
streamlit run app.py

成功以后会有提示，并且浏览器会自动弹出网页.

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如果没有自动弹出，可以直接访问上图中的地址.

得到结果如下，一个数据可视化网页出来了.

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目前只能在本地访问查看，如果你想放在网上，可以通过服务器部署，需要自行去研究～ 。

下面我们来看看具体的代码吧.

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import  pandas as pd
import  streamlit as st
import  plotly.express as px
from  pil  import  image
 
# 设置网页名称
st.set_page_config(page_title = '调查结果' )
# 设置网页标题
st.header( '2020年调查问卷' )
# 设置网页子标题
st.subheader( '2020年各部门对生产部的评分情况' )

导入相关的python包，pandas处理数据，streamlit用来生成网页，plotly.express则是生成图表，pil读取图片.

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设置了网页名称，以及网页里的标题和子标题.

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# 读取数据
excel_file  =  '各部门对生产部的评分情况.xlsx'
sheet_name  =  'data'
 
df  =  pd.read_excel(excel_file,
                    sheet_name = sheet_name,
                    usecols = 'b:d' ,
                    header = 3 )
 
# 此处为各部门参加问卷调查人数
df_participants  =  pd.read_excel(excel_file,
                                 sheet_name = sheet_name,
                                 usecols = 'f:g' ,
                                 header = 3 )
df_participants.dropna(inplace = true)
 
# streamlit的多重选择(选项数据)
department  =  df[ '部门' ].unique().tolist()
# streamlit的滑动条(年龄数据)
ages  =  df[ '年龄' ].unique().tolist()

读取excel表格数据，并且得出年龄分布以及部门情况，一共是有5个部门.

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添加滑动条和多重选择的数据选项.

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# 滑动条, 最大值、最小值、区间值
age_selection  =  st.slider( '年龄:' ,
                           min_value = min (ages),
                           max_value = max (ages),
                           value = ( min (ages),  max (ages)))
 
# 多重选择, 默认全选
department_selection  =  st.multiselect( '部门:' ,
                                       department,
                                       default = department)

结果如下.

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年龄是从23至65，部门则是市场、物流、采购、销售、财务这几个.

由于滑动条和多重选择是可变的，需要根据过滤条件得出最终数据.

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# 根据选择过滤数据
mask  =  (df[ '年龄' ].between( * age_selection)) & (df[ '部门' ].isin(department_selection))
number_of_result  =  df[mask].shape[ 0 ]
 
# 根据筛选条件, 得到有效数据
st.markdown(f '*有效数据: {number_of_result}*' )
 
# 根据选择分组数据
df_grouped  =  df[mask].groupby(by = [ '评分' ]).count()[[ '年龄' ]]
df_grouped  =  df_grouped.rename(columns = { '年龄' :  '计数' })
df_grouped  =  df_grouped.reset_index()

得到数据便可以绘制柱状图了.

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# 绘制柱状图, 配置相关参数
bar_chart  =  px.bar(df_grouped,
                    x = '评分' ,
                    y = '计数' ,
                    text = '计数' ,
                    color_discrete_sequence = [ '#f63366' ] * len (df_grouped),
                    template = 'plotly_white' )
st.plotly_chart(bar_chart)

使用plotly绘制柱状图.

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当我们在网页调整选项时，有效数据和柱状图也会随之变化.

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此外streamlit还可以给网页添加图片和交互式表格.

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# 添加图片和交互式表格
col1, col2  =  st.beta_columns( 2 )
image  =  image. open ( 'survey.jpg' )
col1.image(image,
            caption = 'designed by 小f / 法纳斯特' ,
            use_column_width = true)
col2.dataframe(df[mask], width = 300 )

得到结果如下.

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可以看到表格有一个滑动条，可以使用鼠标滚轮滚动查看.

最后便是绘制一个饼图啦！ 。

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# 绘制饼图
pie_chart  =  px.pie(df_participants,
                    title = '总的参加人数' ,
                    values = '人数' ,
                    names = '公司部门' )
st.plotly_chart(pie_chart)

结果如下.

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各部门参加问卷调查的人数，也是一个可以交互的图表.

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将销售、市场、物流取消掉，我们就能看出财务和采购参加问卷调查的人数占比情况.

好了，本期的分享就到此结束了，有兴趣的小伙伴可以自行去实践学习.

代码及数据：链接:https://pan.baidu.com/s/1ark7ydvb4o8v678fbpnbnw  密码:z3m9 。

以上就是python使用streamlit库制作web可视化页面的详细内容，更多关于python 制作web可视化页面的资料请关注我其它相关文章！ 。

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/7Ljbyaw7RqtOnlzB0cOsAw 。

最后此篇关于python使用Streamlit库制作Web可视化页面的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于python使用Streamlit库制作Web可视化页面的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。

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