코드탐험 신비의 세계

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..

유저한테 숫자, 문자, 시간, 색을 입력받는 방법 1. 이름 입력 받기 def main(): name = st.text_input('이름을 입력하세요!') if name != '': st.text(name + '님 안녕하세요??!!') 2. 입력 글자 갯수 제한하기 address = st.text_input('주소를 입력하세요.', max_chars=10) st.text(address) 3. 여러 행 입력 message = st.text_area('메세지를 입력하세요.', height=3) st.text(message) 4. 비밀번호 입력 (12글자 까지) password = st.text_input('비밀번호를 입력해주세요.', max_chars=12, type='password') st.text(pa..

저장되어있는 이미지 파일을 화면에 표시하는 방법 import streamlit as st # 이미지 처리를 위한 라이브러리 from PIL import Image def main(): img = Image.open('./data/image_03.jpg') st.image(img) st.image(img, width=500) st.image(img, use_column_width=True) 인터넷상에 있는 이미지를 화면에 표시하는 방법 # 인터넷상의 이미지 : URL 이 있다! url = 'https://encrypted-tbn0.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcRHrpRSfTLi2rBRndWJXQmrbGre27t-U16xRg&s' st.image(url) 동영상 파일 video_f..

버튼 button import streamlit as st import pandas as pd def main(): df = pd.read_csv('./data/iris.csv') # '대문자' 버튼을 만들고, # 버튼을 누르면, species 컬럼의 값들을 대문자로 # 변경한 데이터 프레임을 화면에 보여주세요. if st.button('대문자'): st.dataframe(df['species'].str.upper()) else: st.text('아무것도 안 눌렀습니다.') 버튼 클릭 하기 전 버튼 클릭 후 라디오 버튼 radio # 라디오 버튼 : 여러 개 중에서 한 개 선택하게 할 때 my_order = ['오름차순 정렬', '내림차순 정렬'] status = st.radio('정렬 방법을 선택하세요..

# 판다스 데이터 프레임을 웹 화면에 보여주는 방법import streamlit as stimport pandas as pddef main(): df = pd.read_csv('./data/iris.csv') # 프린트 함수는 디버깅용 # print(df) st.dataframe(df) # species 컬럼의 유니크 값을 화면에 표시 print(df['species'].unique()) st.write(df['species'].unique()) st.text('아이리스 꽃은 '+ df['species'].unique()+ '로 되어 있다.')if __name__ == '__main__': main() 실행 결과

import streamlit as stdef main(): # 텍스트를 표시하는 방법 st.title('웹 대시보드') st.text('웹 대시보드 개발하기') name = '홍길동' # 프린트 함수는 디버깅용이다!!!!! print(f'제 이름은 {name}입니다.') st.text(f'제 이름은 {name}입니다.') st.header('이 영역은 헤더') st.subheader('서브 헤더') st.success('작업이 성공했을때 사용하자.') st.warning('경고 문구를 보여주고 싶을때 사용하자.') st.info('정보를 보여주고 싶을때 사용하자.') st.error('문..

Streamlit 파이썬으로 빠르고 간단하게 데이터 과학 및 머신러닝 웹 애플리케이션을 만들 수 있도록 도와주는 오픈 소스 라이브러리 설치 # Anaconda prompt 에서 설치 $ pip install streamlit 임포트 후 메인 함수 작성 ( Visual Studio Code ) # 스트림릿 라이브러리를 사용하기 위한 임포트 import streamlit as st # 웹 대시보드 개발 라이브러리인 스트림릿은 # main 함수가 있어야 한다. def main(): pass if __name__ == '__main__': main() 터미널 (cmd) 에 입력 streamlit run app.py

1. 컬럼의 데이터 타입을 알아보고 오브젝트 일 경우 데이트 타임으로 변경해준다. df['Date'].info() # format=에 해당 컬럼에 날짜가 입력 되어있는 형식을 입력해준다 >>> df['Date'] = pd.to_datetime( df['Date'], format= '%m/%d/%Y %I:%M:%S %p') 2. resample 활용 # 각 년도, 월, 분기, 일별로 몇개의 데이터를 가지고 있는지 확인이 가능 # 년도로 리샘플한 후, 각 년도별 몇개의 데이터를 가지고 있는지 확인 >>> df_year = df.resample('YS').size() # 월별 건수 확인 >>> df_month = df.resample('M').size() # 분기별 건수 확인 (Quarter) >>> df_q..

Prophet Facebook에서 개발한 시계열 예측 라이브러리 간단하고 사용자 친화적인 API를 제공하며 계절성과 휴일 효과를 자동으로 처리하여 높은 수준의 예측 성능을 제공 Time Series 일정 시간 간격으로 측정된 데이터 포인트의 연속적인 시퀀스를 나타냄 이 데이터는 주로 시간에 따른 변화를 분석하고 예측하는 데 사용됨 # install : pip install prophet import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random import seaborn as sns from prophet import Prophet # avocado.csv 데이터 읽기 >>> df = pd.read_csv('/c..