このブログでは次のことを説明します。
Streamlit でソース コードからデータをフェッチするにはどうすればよいですか?
Streamlit では、データベース、外部ファイル、Python スクリプト、ソース ファイルなどのさまざまなソースからデータをフェッチできます。 Streamlit を使用すると、プログラムで生成されたアプリケーション データや結果をさまざまな形式でフェッチすることもできます。 Streamlit でデータフレームまたは棒グラフのデータをフェッチするには、以下のデモに従います。
ステップ 1: プロジェクト ディレクトリに移動する
まず、「」からプロジェクトディレクトリに移動します。 cd <プロジェクトディレクトリへのパス> ' 指示：
CD C:\ユーザー\Dell\Documents\Streamlit チュートリアル
注記 : 仮想環境で作業することは、Python、pip、その他すべてのパッケージとライブラリを分離するため、良いアプローチであると考えられています。仮想環境をインストールして設定するには、リンク先の記事「 仮想環境のアクティブ化 ”。
ステップ 2: 仮想環境の作成とアクティブ化
現在のプロジェクト用に新しい仮想環境を作成するには、「 virtualenv <環境名>” 指示：
デモ用に「」を作成しました。 ストリームリテンv ”:
次に、以下のコマンドを使用して、プロジェクト ディレクトリに新しく作成した仮想環境をアクティブ化します。
streamlitenv\Scripts\activate 
ステップ 3: Streamlit をインストールする
次に、「」を使用して Streamlit Python ライブラリをインストールします。 ピップ 」パッケージマネージャー。この目的のために、以下のコマンドを利用します。
ステップ 4: Python スクリプトを作成する
次に、「」という名前の新しいファイルを作成します。 デモ.py ” を選択し、拡張子を次のように設定します 「.py」 。その後、以下のスニペットをファイルに貼り付けます。
ストリームリットをインポート として セント
タイトル ( 「生徒たちの結果」 )
@ st.cache_data
デフォルトのロードデータ ( ) :
戻る pd.DataFrame (
{
'名前' : [ 「ジャジー」 、 「結婚して」 、 「マリア」 、 「ジェニー」 】 、
「マーク」 : [ 40 、 43 、 50 、 4.5 】 、
}
)
DF = ロードデータ ( )
st.dataframe ( DF )
st.bar_chart ( DF )
上記のコードの説明は次のとおりです。
- まず、「」などの必要なライブラリをインポートします。 パンダ ” データフレームを作成し、” 流光に照らされた 」を使用してデータを取得して視覚化します。
- 「」を使用してWebページのタイトルを設定します。 タイトル ”。
- 「」を定義します データを読み込む（） 」メソッドは静的データ フレームを返します。
- データフレームには生徒の名前とマークを設定しました。
- 「load_data()」メソッドを呼び出し、その戻り値を「 DF ' 変数。
- 次に、「」のような Streamlit で表現可能な形式でデータを表示します。 データフレーム ' そして ' 棒グラフ ”。
ステップ 5: Streamlit でデータをフェッチする
次に、以下のコマンドを使用して、Streamlit で Python スクリプトを実行します。
出力は、Python スクリプトがローカルホスト ポートで実行されていることを示しています。 8501 ”:
確認するには、「 ローカルホスト:8501 」 URLをブラウザに入力し、Streamlitにデータが取得されるかどうかを確認します。以下の結果は、ソース コードからデータを正常に取得し、「」に表示したことを示しています。 データフレーム ' そして ' 棒グラフ ”:
Streamlit で外部ファイルからデータをフェッチするにはどうすればよいですか?
streamlit では、ユーザーはさまざまなソースからデータを読み取ることができます。 CSV ファイルなどの外部ファイルからデータを読み取るには、提供されているデモを実行してください。
ステップ 1: ファイルからデータを読み取るプログラムを作成する
まず、次のような単純な Python ファイルを作成します。 「.py」 拡大。たとえば、私たちが作成したのは、 「Demo1.py」 。その後、以下のスニペットをファイルに貼り付けます。
ストリームリットをインポート として セント
タイトル ( 「Streamlit でデータを取得する」 )
車のデータ = pd.read_csv ( r 「C:\ユーザー\Dell\Documents\Streamlit チュートリアル\Cars.csv」 )
st.write ( 車のデータ )
上記のコードでは次のようになります。
- 「 パンダ ” ライブラリはファイルからデータを読み取るために使用され、” 流光に照らされた 」では代表的な形式でデータを表示します。
- ここ、 ' read_csv() ” は、括弧内に渡された指定されたパスからデータを読み取るかフェッチするために使用されます。
- の '書く（）' メソッドは、ストリームライトにデータを表示するために使用されます。
ステップ 2: Python スクリプトを実行する
次に、前述のコマンドを使用して、streamlit でプログラム ファイルを実行します。
ここでの出力は、プログラムがローカルホスト ポートで実行されていることを示しています。 8501 ”:
ブラウザを開き、「」に移動します。 ローカルホスト:8501 」 URL を参照し、Streamlit のファイルからデータが取得されているかどうかを確認します。出力は、Streamlit の CSV ファイルからデータが正常にフェッチされたことを示しています。
Streamlit でデータを取得する方法は以上です。
結論
Streamlit でデータをフェッチするには、まず Streamlit ライブラリをインストールします。その後、pandas と streamlit ライブラリをインポートします。 「pandas」Python ライブラリを利用して、データの読み取り、クリーニング、フェッチを行います。次に、dataframe、bar_charts、ヒストグラムなどの streamlit コンポーネントを利用してデータを表示します。その後、次のコマンドを使用して Python スクリプトを実行します。 「streamlit 実行 <ファイル名.py>」 指示。 streamlit でデータをフェッチする方法を説明しました。