코드탐험 신비의 세계

유명한 라이브러리인 plotly 차트를 사용한다.import streamlit as stimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport plotly.express as pxdef main():# plotly df4 = pd.read_csv('./data/prog_languages_data.csv', index_col=0) print(df4) # plotly 의 pie 차트 fig2 = px.pie(data_frame=df4, names='lang', values='Sum', title='각 언어별 차이차트') st.plotly_chart(fig2) #plotly 의 bar 차트 d..

스트림릿의 내장 차트 함수를 사용한다.import streamlit as stimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltdef main(): # 스트림릿에서 제공해주는 차트 # line_chart, area_chart df1 = pd.read_csv('./data/lang_data.csv') column_list = df1.columns[1:] choice_list = st.multiselect('언어를 선택하세요', column_list) print(choice_list) if len(choice_list) != 0: df_choice = df1[choice_list] ..

plt, sb 차트를 streamlit 에서 표시하려면 1. plt.figure() 로 먼저 영역을 잡아주고2. st.pyplot() 함수로 웹 화면에 그려준다 import streamlit as stimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sbdef main(): st.title('차트 그리기') df = pd.read_csv('./data/iris.csv') st.dataframe(df) # sepal_length 와 sepal_width 의 관계를 차트로 나타내시오. fig1 = plt.figure() plt.scatter(data=df, x='sepal..

파일을 분리해서 개발하는 방법 분리하는 이유 1. 협업 가능 2. 디버깅 쉽게 가능, 유지보수 편리  사용할 기능을 각 파일로 만들어 함수로 저장해 메인에서 사용# app8_home.pyimport streamlit as stdef run_home(): st.subheader('홈 화면') st.text('파일 분리 앱 실습') st.image('./data/image_03.jpg')# app8_eda.pyimport streamlit as stimport pandas as pddef run_eda(): st.subheader('EDA 화면') # iris.csv 파일 읽어와서 # 여러 컬럼들 선택 가능토록 하여 # 선택한 컬럼들..

파일을 업로드 하는 방법 이미지 파일 업로드, csv 파일 업로드import streamlit as st# 현재 시간을 가져와서 유니크한 파일명 만드는데 사용from datetime import datetimeimport pandas as pdfrom PIL import Image# 디렉토리 정보와, 파일을 알려주면 # 해당 디렉토리에 파일을 저장하는 함수def save_uploaded_file(directory, file): # 1. 디렉토리가 있는지 확인하여 없으면 디렉토리부터 만든다. import os if not os.path.exists(directory): os.makedirs(directory) # 2. 디렉토리가 존재하면 파일을 저..