Streamlit - 웹 대시보드에서 차트 시각화 (2)

import streamlit as st
import pandas as pd

# 웹페이지에서 차트를 그릴 때 깔끔한 plotly, altair 라이브러리
import plotly.express as px
import altair as alt

 

streamlit에서 제공하는 차트

 

lang_data.csv

0.01MB

df = pd.read_csv('streamlit_data/lang_data.csv')
st.dataframe(df.head())
column_menu = df.columns[1:]
choice_list = st.multiselect('프로그래밍 언어를 선택하세요.', column_menu)

if len(choice_list) != 0:
    # 유저가 선택한 언어만, 차트를 그린다.
    df_selected = df[choice_list]

 

# 스트림릿에서 제공하는 라인차트
st.line_chart(df_selected)

 

 

# 스트림릿에서 제공하는 영역차트
st.area_chart(df_selected)

 

 

# 스트림릿에서 제공하는 바차트
st.bar_chart(df_selected)

 

 

 

위치 정보를 지도에 표시하기

 

location.csv

0.04MB

 

df2 = pd.read_csv('streamlit_data/location.csv', index_col=0)
st.dataframe(df2.head(3))

 

st.map(df2, zoom=10)

 

 

 

altair 라이브러리의 mark_circle

 

 

iris.csv

0.00MB

 

df3 = pd.read_csv('streamlit_data/iris.csv')
    
### altair 라이브러리의 mark_circle 함수 사용법
chart = alt.Chart(df3).mark_circle().encode(
    x='petal_length',
    y='petal_width',
    color = 'species')
    
st.altair_chart(chart)

 

 

 

plotly 라이브러리의 pie차트, bar차트

 

prog_languages_data.csv

0.00MB

 

df4 = pd.read_csv('streamlit_data/prog_languages_data.csv', index_col=0)
st.dataframe(df4.head())

 

# plotly의 pie차트 그리는 방법
fig = px.pie(df4, 'lang', 'Sum', title='각 언어별 파이차트')
st.plotly_chart(fig)

범례를 클릭하면 그 데이터를 빼거나 더할 수 있다.

 

 

 

# plotly의 bar 차트 그리는 방법
fig2 = px.bar(df4, x='lang', y='Sum')
st.plotly_chart(fig2)

 

# 내림차순 정렬
df_sorted = df4.sort_values('Sum', ascending=False)
fig3 = px.bar(df_sorted, x='lang', y='Sum')
st.plotly_chart(fig3)