[Streamlit] Input widgets(예시/연습)

* 참조 링크

Input widgets - Streamlit Docs

Streamlit Docs

 

 

 

 

 

* 라이브러리 불러오기

# -*- coding:utf-8 -*-
import streamlit as st
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import plotly.graph_objects as go

 

 

 

 

 

 

1. st.slider

* 형식 : st.slider('라벨', 최소값, 최대값, 초기값, 스텝)

  > 라벨 : 슬라이더 옆에 표시될 설명

  > 스텝 : 슬라이더 값이 변경되는 간격, 생략 가능, 기본값 1

@st.cache_data
def cal_sales_revenue(price, total_sales):
    revenue = price * total_sales

    return revenue

def main():
    st.title("Button Widget")
    price = st.slider("단가:", 100, 10000, value = 5000)
    total_sales = st.slider("전체 판매 갯수:", 1, 1000, value = 500)

    st.write(price, total_sales)

    if st.button("매출액 계산"):
        revenue = cal_sales_revenue(price, total_sales)
        st.write(revenue)

>> 버튼을 누르면 슬라이더를 통해 선택된 price와 total_sales를 곱해 매출액을 계산하도록 함(cal_sales_revenue)

 

 

 

 

 

2. st.checkbox

st.title("Check Box Control")
    x = np.linspace(0, 10, 100)
    y = np.sin(x)

    show_plot = st.checkbox("시각화 보여주기")
    st.write(show_plot)

    fig, ax = plt.subplots()
    ax.plot(x,y)

    if show_plot:  # 체크박스 클릭이 되면 시각화 보여주기
        st.pyplot(fig)
    else:
        st.write("안녕, ")

>> 체크박스 클릭이 되면 시각화를 보여주고, 클릭이 되지 않으면 "안녕,"이라는 텍스트가 보이게 함

 

 

 

 

 

 

3. st.radio

# 데이터 불러오기
@st.cache_data
def load_data():
    df = sns.load_dataset('iris')
    return df
def plot_matplotlib(df):
    st.title('Scatter Plot with Matplotlib')
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.scatter(df['sepal_length'], df['sepal_width'])
    st.pyplot(fig)
def plot_seaborn(df):
    st.title('Scatter Plot with Seaborn')
    fig, ax = plt.subplots()
    sns.scatterplot(df, x = 'sepal_length', y = 'sepal_width')
    st.pyplot(fig)
def plot_plotly(df):
    st.title('Scatter Plot with Plotly')
    fig = go.Figure()
    fig.add_trace(
        go.Scatter(x = df['sepal_length'],
                   y = df['sepal_width'],
                   mode='markers')
    )
    st.plotly_chart(fig)

plot_type = st.radio(
        "어떤 스타일의 산점도를 보고 싶은가요?",
        ("Matplotlib","Seaborn","Plotly")
    )

    st.write(plot_type)
    
if plot_type == "Matplotlib":
        plot_matplotlib(iris)
    elif plot_type == "Seaborn":
        plot_seaborn(iris)
    elif plot_type == "Plotly":
        plot_plotly(iris)
    else:
        st.write("Error!!")

    st.title("SelectBox 사용")

>> st.radio로 Matplotlib, Seaborn, Plotly 중 하나를 선택할 수 있게 하고 그에 맞는 차트를 보여줌

 

 

 

 

 

 

4. st.selectbox

# 행 추출
    st.write(iris.species.unique())
    val = st.selectbox("1개의 종을 선택하세요!!", iris.species.unique())
    st.write("선택된 species:", val)

    result = iris.loc[iris['species'] == val, :].reset_index(drop=True)
    st.data_editor(result)

>> 선택된 종에 해당하는 자료만 보여줌

 

 

 

 

 

 

5. st.multiselect

    cols = st.multiselect("복수의 컬럼을 선택하세요!!", iris.columns)
    st.dataframe(iris.loc[:, cols])

>> 두 개의 컬럼을 선택하면 그 자료만 보여줌

 

 

 

 

 

 

* st.data_editor

Data elements

데이터를 수정할 수 있음

st.title("라이브러리 선택")
    iris = load_data()
    st.data_editor(iris)

>> 위 코드는 특정 열을 선택하면 데이터가 그에 따라 정렬됨

 

 

 

 

 

 

if __name__ == "__main__":
    main()