이 블로그에서는 다음을 보여줍니다.
소스 코드에서 Streamlit로 데이터를 가져오는 방법은 무엇입니까?
Streamlit에서는 데이터베이스, 외부 파일, Python 스크립트 또는 소스 파일과 같은 다양한 소스에서 데이터를 가져올 수 있습니다. Streamlit을 사용하면 프로그래밍 방식으로 다양한 형식으로 생성된 애플리케이션 데이터나 결과를 가져올 수도 있습니다. Streamlit의 데이터 프레임이나 막대 차트에서 데이터를 가져오려면 아래 제공된 데모를 따르세요.
1단계: 프로젝트 디렉터리로 이동
먼저 '를 통해 프로젝트 디렉터리로 이동합니다. cd <프로젝트 디렉터리 경로> ' 명령:
CD C:\Users\Dell\Documents\Streamlit Tutorial
메모 : 가상 환경에서 작업하는 것은 Python, pip 및 기타 모든 패키지와 라이브러리를 격리하므로 좋은 접근 방식으로 간주됩니다. 가상 환경을 설치하고 설정하려면 링크된 기사 '를 참조하세요. 가상 환경 활성화 '.
2단계: 가상 환경 생성 및 활성화
현재 프로젝트에 대한 새로운 가상 환경을 생성하려면 ' virtualenv <환경 이름>” 명령:
시연을 위해 우리는 “ 합리화 ':
그런 다음 아래 명령을 사용하여 프로젝트 디렉터리에 새로 생성된 가상 환경을 활성화합니다.
streamlitenv\Scripts\활성화 
3단계: Streamlit 설치
다음으로 '를 사용하여 Streamlit Python 라이브러리를 설치합니다. 씨 '패키지 관리자. 이를 위해 아래 명령을 활용하십시오.
4단계: Python 스크립트 만들기
다음으로 '라는 이름의 새 파일을 만듭니다. Demo.py ” 확장자를 다음과 같이 설정합니다. “.py” . 그런 다음 아래 스니펫을 파일에 붙여넣습니다.
수입 스트림라이트 ~처럼 성
성.제목 ( '학생들의 결과' )
@ st.cache_data
데프 로드_데이터 ( ) :
반품 pd.DataFrame (
{
'이름' : [ '재지' , '결혼하다' , '마리아' , '제니' ] ,
'점수' : [ 40 , 43 , 오십 , 넷 다섯 ] ,
}
)
df = 로드_데이터 ( )
st.dataframe ( df )
st.bar_chart ( df )
위 코드에 대한 설명은 다음과 같습니다.
- 먼저 '와 같은 필수 라이브러리를 가져옵니다. 팬더 ” 데이터프레임을 생성하고 “ 유선형 '를 사용하여 데이터를 가져오고 시각화합니다.
- '를 사용하여 웹페이지 제목을 설정합니다. 성.제목 '.
- '를 정의합니다. 로드_데이터() ” 정적 데이터 프레임을 반환하는 메서드입니다.
- 데이터 프레임에는 학생의 이름과 점수를 설정했습니다.
- “load_data()” 메서드를 호출하고 반환 값을 “ df ” 변수입니다.
- 이제 '와 같은 Streamlit 표현 가능한 형식으로 데이터를 표시합니다. 데이터프레임 ' 그리고 ' 막대 차트 '.
5단계: Streamlit에서 데이터 가져오기
이제 아래 명령을 사용하여 Streamlit에서 Python 스크립트를 실행합니다.
출력에는 Python 스크립트가 localhost 포트 '에서 실행되고 있음이 표시됩니다. 8501 ':
확인하려면 ' 로컬호스트:8501 ” 브라우저에 URL을 입력하고 Streamlit에서 데이터를 가져오는지 확인하세요. 아래 결과는 소스 코드에서 데이터를 성공적으로 가져와서 ' 데이터프레임 ' 그리고 ' 막대 차트 ':
외부 파일에서 Streamlit로 데이터를 가져오는 방법은 무엇입니까?
Streamlit에서는 사용자가 다양한 소스의 데이터를 읽을 수 있습니다. CSV 파일과 같은 외부 파일에서 데이터를 읽으려면 제공된 데모를 진행하세요.
1단계: 파일에서 데이터를 읽는 프로그램 만들기
먼저 다음을 사용하여 간단한 Python 파일을 만듭니다. “.py” 확대. 예를 들어, 우리는 다음을 만들었습니다. “Demo1.py” . 그런 다음 아래 스니펫을 파일에 붙여넣습니다.
수입 스트림라이트 ~처럼 성
성.제목 ( 'Streamlit에서 데이터 가져오기' )
Cars_data = pd.read_csv ( 아르 자형 'C:\Users\Dell\Documents\Streamlit Tutorial\Cars.csv' )
st.write ( 자동차_데이터 )
위 코드에서:
- “ 팬더 ” 라이브러리는 파일에서 데이터를 읽는 데 사용되며 “ 유선형 ”는 대표적인 형태로 데이터를 보여줍니다.
- 여기, ' read_csv() ”는 괄호 안에 전달된 제공된 경로에서 데이터를 읽거나 가져오는 데 사용됩니다.
- 그만큼 '쓰다()' 방법은 streamlit에 데이터를 표시하는 데 사용됩니다.
2단계: Python 스크립트 실행
이제 언급된 명령을 통해 streamlit로 프로그램 파일을 실행하십시오.
여기서 출력은 프로그램이 localhost 포트 '에서 실행되고 있음을 보여줍니다. 8501 ':
브라우저를 열고 ' 로컬호스트:8501 ” URL을 입력하고 Streamlit의 파일에서 데이터를 가져오는지 확인합니다. 출력에는 Streamlit의 CSV 파일에서 데이터를 성공적으로 가져온 것으로 표시됩니다.
Streamlit에서 데이터를 가져오는 것이 전부입니다.
결론
Streamlit에서 데이터를 가져오려면 먼저 Streamlit 라이브러리를 설치하세요. 그런 다음 pandas 및 streamlit 라이브러리를 가져옵니다. 'pandas' Python의 라이브러리를 활용하여 데이터를 읽고, 정리하고, 가져옵니다. 그런 다음 데이터 프레임, 막대 차트, 히스토그램과 같은 간소화된 구성 요소를 활용하여 데이터를 표시합니다. 그런 다음 다음을 사용하여 Python 스크립트를 실행합니다. 'streamlit 실행