스트림릿과 차트그리기에 필요한 라이브러리 import 해줍니다.
import streamlit as st
import pandas as pd
#해당 라이브러리는 설치가 필요합니다.
import altair as alt
import plotly.express as px
라이브러리 설치는
Altair: Declarative Visualization in Python — Altair 4.2.0 documentation
© Copyright 2016-2020, Altair Developers.
altair-viz.github.io
https://plotly.com/python/getting-started/
Getting Started
Getting Started with Plotly for Python.
plotly.com
def main():
df1 = pd.read_csv('data/lang_data.csv')
st.dataframe(df1)
print(df1.columns[1:])
lang_list = df1.columns[1:]
choice_list=st.multiselect('언어를 선택하세요',lang_list)
print(choice_list)
if len(choice_list) != 0:
# 유저가 선택한 언어만, 차트를 그리려고 합니다.
df_selected = df1[choice_list]
#스트림릿이 제공하는 라인 차트
st.line_chart(df_selected)
#스트림릿이 제공하는 영역차트
st.area_chart(df_selected)
df2 = pd.read_csv('data/iris.csv')
#스트림릿이 제공하는 bar 차트
df_selected2 = df2[ ['sepal_length','petal_length'] ]
st.bar_chart(df_selected2)
#Altair 이용
#x 축과 y축 설정 + color 또는 size로 차트를 풍성하게 표현
chart = alt.Chart(df2).mark_circle().encode(x='petal_length',y='petal_width',color='species')
st.altair_chart(chart)
#스트림릿의 map 차트
df3 = pd.read_csv('data/location.csv',index_col=0)
st.dataframe(df3)
st.map(data=df3)
#plotly 를 이용한 차트 그리기
df4 = pd.read_csv('data/prog_languages_data.csv',index_col=0)
st.dataframe(df4)
#plotly의 pie 차트
fig1 = px.pie(df4,'lang','Sum',title='각 언어별 파이차트')
st.plotly_chart(fig1)
#plotly의 bar 차트
df4_sorted = df4.sort_values('Sum',ascending=False)
fig2 = px.bar(df4_sorted,x='lang',y='Sum')
st.plotly_chart(fig2)
if __name__ =='__main__':
main()
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