Aivle School Streamlit] 스트림릿

스트림릿

단계

• 터미널을 열어 pip install을 통해 streamlit을 설치한다.
• 필요한 라이브러리를 import 한다.
• 제목과 subheader를 입력하자
• 버튼을 통해 원본 주소를 보여준다.
• 체크박스를 클릭하며 다양한 동작을 수행하자
• 차트 그리기
• selectbox를 활용해보자
• 차트 그리기 mark_line()
• 차트 그리기 mark_area()
• 차트 그리기 mark_bar()

터미널을 열어 pip install을 통해 streamlit을 설치한다.

설치화면이다.

터미널을 실행하여

streamlit run streamlit/파일이름.py

을 입력하면, 아래와 같은 창을 실행할 수 있다.

필요한 라이브러리를 import 한다.

import streamlit as st

import altair as alt

import pandas as pd

import plotly.express as px

 

제목과 subheader를 입력하자

st.title('종합실습')

st.header('_2021 서울교통공사 지하철 월별 하차 인원_')

 

버튼을 통해 원본 주소를 보여준다.

if st.button('data copyright link'):
        st.write('https://www.data.go.kr/data/15044247/fileData.do')

 

체크박스를 클릭하며 다양한 동작을 수행하자

# 원본 데이터 확인
if st.checkbox('원본 데이터 보기'):
	subheader('1. 원본 데이터 - df')
	st.dataframe(df)

# 구분 컬럼이 하차인 데이터 선택
# 먼저 구분 컬럼이 하차인 데이터를 선택한다.
df_off = df.loc[df['구분'] =='하차']

# checkbox를 선택하면 데이터프레임이 나오도록 한다.

if st.checkbox('하차 데이터 보기'):
	subheader('2. 하차 데이터 - df_off')
	st.write(df_off)

# 호선, 시간대별 인원수 보기
# 불필요한 컬럼을 삭제한다.

df_line = df_off.drop(['날짜','연번','역번호','역명','구분','합계'], axis=1)

if st.checkbox('호선, 시간대별 인원수 보기'):
	st.subheader('3. 호선, 시간대별 인원수 - df_line')
	st.write(df_line)

# Unpivot 데이터 보기
#  melt 함수 사용 unpivot: identifier-'호선', unpivot column-'시간', value column-'인원수' 
# 새로운 데이터프레임에 저장 & checkbox를 선택하면 데이터프레임이 나타남

df_line_melted = pd.melt(df_line, id_vars = ['호선'], var_name = '시간', value_name = '인원수')

if checkbox('Unpivot 데이터 보기'):
	st.subheader('4. 구조 변경 : (Unpivot by melt) 데이터 - df_line_melted')
	st.write(df_line_melted)

 

호선, 시간별 인원수의 합을 확인하자

# '호선','시간' 별 '인원수' 합,  as_index=False 저장 & 확인 
# 새로운 데이터프레임에 저장 & checkbox를 선택하면 데이터프레임이 나타남
df_line_groupby = df_line_melted.groupby( [ '호선', '시간' ], as_index = False)[ '인원수' ].sum()

if st.checkbox('호선, 시간대별 인원 집계 데이터 보기'):
	st.subheader(' 5. 호선, 시간대별 인원 집계 데이터 - df_line_groupby')
	st.write(df_line_groupby)

# Unpivot과 호선','시간' 별 '인원수' 합을 수행하면 아래와 같다.

 

 

차트 그리기 mark_line()

# altair mark_line 차트 그리기
st.subheader('전체 호선 시간대별 하차 인원 (5.df_line_groupby)')

# 데이터프레임- df_line_groupby
# x- '시간', y- '인원수', color- '호선', strokeDash- '호선'

chart = alt.Chart(df_line_groupby).mark_line().encode(
	x = '시간', y = '인원수', color = '호선', stroke = '호선').properties(width = 650, height = 350)

st.altair_chart(chart, use_container_width = True)

 

selectbox를 활용해보자

st.subheader('선택한 호선의 시간대별 하차 인원')

# 데이터프레임- df_line_groupby  ('호선', '시간대별' 인원 집계 )
# ['호선'] 컬럼에 대해 .unique() 매소드를 사용하여 
# selectbox에 호선이 각각 하나만 나타나게 함

option = st.selectbox('호선 선택 (5.df_line_groupby)', df_line_groupby['호선'].unique())

# .loc 함수를 사용하여 선택한 호선 데이터 선별하고
# 새로운 데이터 프레임-에 저장 & 확인 
df_selected_line = df_line_groupby.loc[df_line_groupby['호선'] ==option]
st.write(option, ' 데이터 (df_selected_line)', df_selected_line)

 

차트 그리기 mark_area()

# altair mark_area 차트 그리기
# 데이터프레임- df_selected_line, x- '시간', y- '인원수'

chart = alt.Chart(df_selected_line).mark_area().encode(                           
	x='시간', y='인원수').properties(width = 650, height = 350)st.altair_chart(chart, use_container_width = True)

 

선택한 역의 시간대별 하차 인원 - selectbox

st.subheader('선택한 역의 시간대별 하차 인원')

# selectbox를 사용하여 '하차역' 선택
# ['역명'] 컬럼에 대해  .unique() 매소드를 사용하여 
# selectbox에 역명이 각각 하나만 나타나게 함

option = st.selectbox('하차역 선택 (2.df_off)', df_off['역명'].unique())

# .loc 함수를 사용하여 선택한 역의 데이터를 선별하고
# 새로운 데이터 프레임에 저장
df_sta = df_off.loc[df_off['역명'] == option]
st.write(option, '하차 데이터 (df_sta)', df_sta)

 

 

# 불필요한 컬럼 '연번','호선','역번호','역명','구분','합계' 제외하고 기존 데이터 프레임에 저장
# 참고) df_sta = df_sta[df_sta.columns.difference(['연번', '호선', '역번호', '역명','구분','합계'])]

df_sta_drop = df_sta.drop(['연번', '호선', '역번호', '역명','구분','합계'], axis=1)
st.write('날짜, 시간대별 인원수 (df_sta_drop)', df_sta_drop)

 

# melt 함수 사용 unpivot: identifier-'날짜', unpivot column-'시간', value column-'인원수' 
# 새로운 데이터 프레임-에 저장 & 확인

df_sta_melted = pd.melt(df_sta_drop, id_vars=['날짜'], var_name='시간', value_name='인원수')
st.write('Unpivot (df_sta_melted)', df_sta_melted)

 

# '시간' 별 '인원수' 집계 , as_index=False
# 새로운 데이터 프레임-에 저장 & 확인
df_sta_groupby = df_sta_melted(['시간'], as_index = False)['인원수'].sum()

st.write(option, ' 집계 데이터 (dfa_sta_groupb)', df_sta_groupby)

 

altair mark_bar  chart + text 그리기 mark_bar()

# 데이터프레임- df_sta_groupby,  x-'시간',  y-'인원수'

chart = alt.Chart(df_sta_groupby).mark_bar().encode(
			x = '시간', y = '인원수').properties(width = 650, height = 350)

text = alt.Chart(df_sta_groupby).mark_text(dx = 0, dy = -10, color = 'black').encode(
			x = '시간', y = '인원수', text = alt.Text('인원수:Q', format = ',.0f') )
# format=',.0f' : 천 단위 구분기호+소수점 이하 0
st.altair_chart(chart+text, use_container_width = True)