Python實現(xiàn)甘特圖繪制的示例詳解

更新時間：2023年04月10日 14:09:27 作者：關于數(shù)據(jù)分析與可視化

相信在平常實際工作當中，需要對整體的項目做一個梳理，這時如果有一個網(wǎng)頁應用能夠?qū)φw項目有一個可視化頁面的展示，是不是會對你的實際工作有所幫助呢？今天小編就通過Python+Streamlit框架來繪制甘特圖并制作可視化大屏，需要的可以參考一下

相信大家在平常實際工作當中，需要對整體的項目做一個梳理，這時如果有一個網(wǎng)頁應用能夠?qū)φw項目有一個可視化頁面的展示，是不是會對你的實際工作有所幫助呢？說不定還可以讓你事半功倍，今天小編就想通過Python+Streamlit框架來對整體項目的進展做一個可視化的展示。

前期準備

因為我們這次需要用到streamlit、streamlit-aggrid以及plotly模塊，先通過pip命令將這些模塊下載下來，其中streamlit-aggrid主要是將數(shù)據(jù)表能夠呈現(xiàn)在頁面上

pip install streamlit-aggrid
pip install plotly

頁面的結(jié)構(gòu)

整體頁面的結(jié)構(gòu)是左邊有一個工具欄，包含了該網(wǎng)頁的一些簡短介紹、以及一個希望使用者評分和反饋的模塊

而右邊則的Section1是項目規(guī)劃文件的模板樣式，主要是在CSV文件當中寫清楚任務的細節(jié)，包括任務名稱、任務描述、開始與結(jié)束時間等等內(nèi)容。Section2則是允許用戶上傳自己的CSV文件，修改CSV文件中項目的內(nèi)容以及一個可視化的呈現(xiàn)，而Section3則是將上述的內(nèi)容導出至HTML文件當中去

代碼部分

下面便是該頁面的代碼部分

from st_aggrid import AgGrid
import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.express as px
from  PIL import Image
import io

接下來我們針對左邊工具欄的部分進行一個開發(fā)，主要是對該頁面進行一個簡單的介紹以及評分等功能

logo = Image.open(r'wechat_logo.jpg')
st.sidebar.image(logo,  width=120)

with st.sidebar.expander("關于此APP的功能"):
     st.write("""
        項目的簡單介紹)
     """)

with st.sidebar.form(key='columns_in_form',clear_on_submit=True): 
    st.write('反饋')
    st.write('<style>div.row-widget.stRadio > div{flex-direction:row;} </style>', unsafe_allow_html=True) # 水平方向的按鈕
    rating=st.radio("打分",('1','2','3','4','5'),index=4)
    text=st.text_input(label='反饋')
    submitted = st.form_submit_button('提交')
    if submitted:
      st.write('感謝')
      st.markdown('您的評分是：')
      st.markdown(rating)
      st.markdown('您的反饋是：')
      st.markdown(text)

結(jié)果如下圖所示

主頁面的開發(fā)-Section 1

接下去便是主頁面的Section 1部分的開發(fā)，主要是展示項目CSV文件的樣式，包含了哪些列、列名分別是什么等等，代碼如下

st.markdown(""" <style> .font {                                          
    font-size:30px ; font-family: 'Cooper Black'; color: #FF9633;} 
    </style> """, unsafe_allow_html=True)
st.markdown('<p class="font">上傳您的CSV文件</p>', unsafe_allow_html=True)

st.subheader('第一步：下載模板文件')
image = Image.open(r'example.png') # 模板文件的截圖
st.image(image,  caption='確保列名是一致的')

@st.cache_data
def convert_df(df):
     return df.to_csv().encode('utf-8')

df=pd.read_csv(r'template.csv', encoding='gbk')
csv = convert_df(df)
st.download_button(
     label="下載模板",
     data=csv,
     file_name='project_template.csv',
     mime='text/csv',
 )

我們提供了下載按鈕可以讓用戶一鍵下載模板文件，最后呈現(xiàn)的樣子是這樣的

主頁頁面的開發(fā)-Section 2

接下去便是上傳我們自己的CSV文件，這里我們用到了streamlit_aggrid模塊，該模塊的好處就在于可以對數(shù)據(jù)表進行一個展示，并且可以對其中的數(shù)據(jù)進行修改，

st.subheader('Step 2: Upload your project plan file')
uploaded_file = st.file_uploader(
    "上傳文件",
    type=['csv'])
if uploaded_file is not None:
    Tasks = pd.read_csv(uploaded_file, encoding='gbk')
    Tasks['Start'] = Tasks['Start'].astype('datetime64')
    Tasks['Finish'] = Tasks['Finish'].astype('datetime64')

    grid_response = AgGrid(
        Tasks,
        editable=True,
        height=300,
        width='100%',
    )

    updated = grid_response['data']
    df = pd.DataFrame(updated)

output

接下去便是對數(shù)據(jù)的可視化呈現(xiàn)了，這里是用Plotly模塊來繪制甘特圖，我們可以選擇是以團隊的維度來繪制或者是以項目完成的進度來繪制，代碼如下

st.subheader('第三部：繪制甘特圖')

Options = st.selectbox("以下面哪種維度來繪制甘特圖:", ['Team', 'Completion Pct'], index=0)
if st.button('繪制甘特圖'):
    fig = px.timeline(
        df,
        x_start="Start",
        x_end="Finish",
        y="Task",
        color=Options,
        hover_name="Task Description"
    )

    fig.update_yaxes(
        autorange="reversed")

    fig.update_layout(
        title='Project Plan Gantt Chart',
        bargap=0.2,
        height=600,
        xaxis_title="Date",
        yaxis_title="Project Name",
        title_x=0.5,
        xaxis=dict(
            tickfont_size=15,
            tickangle=270,
            rangeslider_visible=True,
            side="top",
            showgrid=True,
            zeroline=True,
            showline=True,
            showticklabels=True,
            tickformat="%x\n",
        )
    )

    fig.update_xaxes(tickangle=0, tickfont=dict(family='Rockwell', color='blue', size=15))
    st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)  # 繪制甘特圖至頁面上
    st.subheader(
        'Bonus: 導出至HTML') 
    buffer = io.StringIO()
    fig.write_html(buffer, include_plotlyjs='cdn')
    html_bytes = buffer.getvalue().encode()
    st.download_button(
        label='Export to HTML',
        data=html_bytes,
        file_name='Gantt.html',
        mime='text/html'
    )
else:
    st.write('---')

到此這篇關于Python實現(xiàn)甘特圖繪制的示例詳解的文章就介紹到這了,更多相關Python甘特圖內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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