python使用Streamlit庫制作Web可視化頁面
每當你對Excel文件進行更改保存,Web頁面還能夠實時進行更新,確實挺不錯的。
Streamlit的文檔和教程地址如下。
https://docs.streamlit.io/en/stable/
相關的API使用可以去文檔中查看,都有詳細的解釋。
項目一共有三個文件,程序、圖片、Excel表格數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)情況如下,某公司年底問卷調查(虛構數(shù)據(jù)),各相關部門對生產(chǎn)部門在工作協(xié)作上的打分情況。
有效數(shù)據(jù)總計約676條,匿名問卷,包含問卷填寫人所屬部門,年齡,評分。
最后對各部門參與人數(shù)進行匯總計數(shù)(右側數(shù)據(jù))。
首先來安裝一下相關的Python庫,使用百度源。
# 安裝streamlit pip install streamlit -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple/ # 安裝Plotly Express pip install plotly_express==0.4.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple/ # 安裝xlrd pip install xlrd==1.2.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple/
因為我們的數(shù)據(jù)文件是xlsx格式,最新版的xlrd,只支持xls文件。
所以需要指定xlrd版本為1.2.0,這樣pandas才能成功讀取數(shù)據(jù)。
命令行終端啟動網(wǎng)頁。
# 命令行終端打開文件所在路徑 cd Excel_Webapp # 運行網(wǎng)頁 streamlit run app.py
成功以后會有提示,并且瀏覽器會自動彈出網(wǎng)頁。
如果沒有自動彈出,可以直接訪問上圖中的地址。
得到結果如下,一個數(shù)據(jù)可視化網(wǎng)頁出來了。
目前只能在本地訪問查看,如果你想放在網(wǎng)上,可以通過服務器部署,需要自行去研究~
下面我們來看看具體的代碼吧。
import pandas as pd import streamlit as st import plotly.express as px from PIL import Image # 設置網(wǎng)頁名稱 st.set_page_config(page_title='調查結果') # 設置網(wǎng)頁標題 st.header('2020年調查問卷') # 設置網(wǎng)頁子標題 st.subheader('2020年各部門對生產(chǎn)部的評分情況')
導入相關的Python包,pandas處理數(shù)據(jù),streamlit用來生成網(wǎng)頁,plotly.express則是生成圖表,PIL讀取圖片。
設置了網(wǎng)頁名稱,以及網(wǎng)頁里的標題和子標題。
# 讀取數(shù)據(jù) excel_file = '各部門對生產(chǎn)部的評分情況.xlsx' sheet_name = 'DATA' df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name, usecols='B:D', header=3) # 此處為各部門參加問卷調查人數(shù) df_participants = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name, usecols='F:G', header=3) df_participants.dropna(inplace=True) # streamlit的多重選擇(選項數(shù)據(jù)) department = df['部門'].unique().tolist() # streamlit的滑動條(年齡數(shù)據(jù)) ages = df['年齡'].unique().tolist()
讀取Excel表格數(shù)據(jù),并且得出年齡分布以及部門情況,一共是有5個部門。
添加滑動條和多重選擇的數(shù)據(jù)選項。
# 滑動條, 最大值、最小值、區(qū)間值 age_selection = st.slider('年齡:', min_value=min(ages), max_value=max(ages), value=(min(ages), max(ages))) # 多重選擇, 默認全選 department_selection = st.multiselect('部門:', department, default=department)
結果如下。
年齡是從23至65,部門則是市場、物流、采購、銷售、財務這幾個。
由于滑動條和多重選擇是可變的,需要根據(jù)過濾條件得出最終數(shù)據(jù)。
# 根據(jù)選擇過濾數(shù)據(jù) mask = (df['年齡'].between(*age_selection)) & (df['部門'].isin(department_selection)) number_of_result = df[mask].shape[0] # 根據(jù)篩選條件, 得到有效數(shù)據(jù) st.markdown(f'*有效數(shù)據(jù): {number_of_result}*') # 根據(jù)選擇分組數(shù)據(jù) df_grouped = df[mask].groupby(by=['評分']).count()[['年齡']] df_grouped = df_grouped.rename(columns={'年齡': '計數(shù)'}) df_grouped = df_grouped.reset_index()
得到數(shù)據(jù)便可以繪制柱狀圖了。
# 繪制柱狀圖, 配置相關參數(shù) bar_chart = px.bar(df_grouped, x='評分', y='計數(shù)', text='計數(shù)', color_discrete_sequence=['#F63366']*len(df_grouped), template='plotly_white') st.plotly_chart(bar_chart)
使用plotly繪制柱狀圖。
當我們在網(wǎng)頁調整選項時,有效數(shù)據(jù)和柱狀圖也會隨之變化。
此外streamlit還可以給網(wǎng)頁添加圖片和交互式表格。
# 添加圖片和交互式表格 col1, col2 = st.beta_columns(2) image = Image.open('survey.jpg') col1.image(image, caption='Designed by 小F / 法納斯特', use_column_width=True) col2.dataframe(df[mask], width=300)
得到結果如下。
可以看到表格有一個滑動條,可以使用鼠標滾輪滾動查看。
最后便是繪制一個餅圖啦!
# 繪制餅圖 pie_chart = px.pie(df_participants, title='總的參加人數(shù)', values='人數(shù)', names='公司部門') st.plotly_chart(pie_chart)
結果如下。
各部門參加問卷調查的人數(shù),也是一個可以交互的圖表。
將銷售、市場、物流取消掉,我們就能看出財務和采購參加問卷調查的人數(shù)占比情況。
好了,本期的分享就到此結束了,有興趣的小伙伴可以自行去實踐學習。
代碼及數(shù)據(jù):鏈接:https://pan.baidu.com/s/1ARK7YdVB4O8V678fbPnBNw 密碼:z3m9
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