[파이썬] Streamlit 웹 개발 - 3: 시각화(튜토리얼)

이전 내용

 

[파이썬] Streamlit으로 웹 페이지 만들기 - 2

---

시각화

 

이번엔 Streamlit의 시각화 기능을 이용해 보려 한다. Streamlit 공식 페이지에 접속하면, 해당 라이브러리 사용과 관련된 자세한 설명과 내용이 담겨 있다. 그 중 튜토리얼에 있는 하단의 그래프를 띄워보려 한다.

https://docs.streamlit.io/develop/tutorials/elements/dataframe-row-selections

▶ 두 개의 탭을 생성하여 차트를 그릴 수 있다.

 

★ 필요한 라이브러리를 import 할 때 Faker 가 없을 수도 있기 때문에,

import numpy as np
import pandas as pd
import streamlit as st

from faker import Faker

 

Faker를 설치한다.

* Faker: 가짜 데이터를 생성하는 도구

pip install faker

 

◆ 전체 코드

: Streamlit 공식 사이트에 올라와 있다.

import numpy as np
import pandas as pd
import streamlit as st

from faker import Faker

@st.cache_data
def get_profile_dataset(number_of_items: int = 20, seed: int = 0) -> pd.DataFrame:
    new_data = []

    fake = Faker()
    np.random.seed(seed)
    Faker.seed(seed)

    for i in range(number_of_items):
        profile = fake.profile()
        new_data.append(
            {
                "name": profile["name"],
                "daily_activity": np.random.rand(25),
                "activity": np.random.randint(2, 90, size=12),
            }
        )

    profile_df = pd.DataFrame(new_data)
    return profile_df


column_configuration = {
    "name": st.column_config.TextColumn(
        "Name", help="The name of the user", max_chars=100, width="medium"
    ),
    "activity": st.column_config.LineChartColumn(
        "Activity (1 year)",
        help="The user's activity over the last 1 year",
        width="large",
        y_min=0,
        y_max=100,
    ),
    "daily_activity": st.column_config.BarChartColumn(
        "Activity (daily)",
        help="The user's activity in the last 25 days",
        width="medium",
        y_min=0,
        y_max=1,
    ),
}

select, compare = st.tabs(["Select members", "Compare selected"])

with select:
    st.header("All members")

    df = get_profile_dataset()

    event = st.dataframe(
        df,
        column_config=column_configuration,
        use_container_width=True,
        hide_index=True,
        on_select="rerun",
        selection_mode="multi-row",
    )

    st.header("Selected members")
    people = event.selection.rows
    filtered_df = df.iloc[people]
    st.dataframe(
        filtered_df,
        column_config=column_configuration,
        use_container_width=True,
    )

with compare:
    activity_df = {}
    for person in people:
        activity_df[df.iloc[person]["name"]] = df.iloc[person]["activity"]
    activity_df = pd.DataFrame(activity_df)

    daily_activity_df = {}
    for person in people:
        daily_activity_df[df.iloc[person]["name"]] = df.iloc[person]["daily_activity"]
    daily_activity_df = pd.DataFrame(daily_activity_df)

    if len(people) > 0:
        st.header("Daily activity comparison")
        st.bar_chart(daily_activity_df)
        st.header("Yearly activity comparison")
        st.line_chart(activity_df)
    else:
        st.markdown("No members selected.")

• @st.cache_data 데코레이터: 함수의 결과를 캐시. 향후 호출 시 성능을 향상시킴.
• def get_profile_dataset: 사용자 프로필 데이터를 생성하는 함수. Faker를 사용해 가상의 사용자 프로필을 만들고, 각 프로필에 대해 랜덤한 활동 데이터를 생성 (-> pd.DataFrame: 결과를 데이터프레임 형식으로 반환)
• column_configuration: 데이터프레임의 각 열에 대한 설정 정의 (각 열의 설명, 최대 문자 수, 너비, 최소/최대 값 등 설정)
• select, compare = st.tabs(["Select members", "Compare selected"]): 탭 기능을 사용하여 두 개의 탭 생성
• 탭1. with select: 전체 사용자 프로필 탭 (st.dataframe()을 사용하여 데이터프레임을 표시하고, 선택된 행의 정보를 가져와 filtered_df 에 대한 새로운 데이터프레임을 생성하여 표시)
• 탭2. with compare: 선택된 사용자의 활동 정보 비교 탭 (일일 및 연간 활동 데이터 저장하여 일일 활동은 Bar Chart로, 연간 활동은 Line Chart로 표시). 사용자 미선택 시에는 "No members selected." 표시