Streamlit
Package streamlit
Exécuter streamlite
streamlit hello
première excution de steamlit.streamlit run fichier
exécuter un projet streamlit.
import streamlit as st
Titre et texte
st.divider()
ajouter run barre horizontale.st.subheader('Raw data')
ajouter un sous titre.st.header('Raw data')
ajouter un sous titre.st.title('ACP')
titre.st.write(data)
afficher un tableau de données.st.markdown(texte)
afficher du markdown.st.text(texte)
afficher du texte.
Elements de strucutres (boites, menu dépliants)
importer un fichier
file = st.file_uploader("Please choose a file")
Paramètre :accept_multiple_files=True
importer plusieurs fichiers à la fois.
Panneau dépliant
Ajouter un panneau qui se déplit :
with st.expander("See explanation"):
st.image("https://static.streamlit.io/examples/dice.jpg")
Module pour créer un bouton pour afficher les données
if st.checkbox('Show raw data'):
case à cocher.
Input
st.multiselect(text, valeur possible, valeur par défaut)
zone de sélection multiples (plusieurs choix).st.text_input(text, value ='')
zone de saisie.st.selectbox( 'Columns', (data.columns), )
zone de saisie simple.
Graphique plotly
acp_fig = px.scatter(acp, x = acp.columns.values[0], y = acp.columns.values[1], color = acp.index.values.astype(str), title="PCA Graphics")
st.plotly_chart( acp_fig )
Afficher un graphique. Paramètres :
* theme=None
* use_container_width=True
Boutons download
st.download_button(label = 'Download data', data = prc_common_mat.to_csv(), file_name = 'common-percentage.csv')
bouton de téléchargement de ficher.
buffer = io.BytesIO()
with pd.ExcelWriter(buffer, engine='xlsxwriter') as writer:
# Write each dataframe to a different worksheet.
prc_common_mat.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
download2 = st.download_button(label="Download data as Excel", data=buffer, file_name='large_df.xlsx', mime='application/vnd.ms-excel')
Instructions spécials à mettre avant les fonctions
@st.cache_data
prévenir de la fuite de données.
Plotly : les graphiques interactifs
import plotly.express as px
px.scatter(df, x=, y="sepal_length", color="species")
px.bar(data_canada, x='year', y='pop')
diagramme en barre la fonction counte le nombre de lignes.-
px.imshow(table)
heatmap. Paramètres :zmin=0, zmax=100
changer le min et le max de la légende.color_continuous_scale='Greens'
changer la palette de couleur
-
px.histogram(data, x= data[var_ind], log_y=True )
histogramme.
Ajouter des éléments
fig.add_vline(y=0.9)
ajouter une ligne verticale, horizontale.line_color = "red"
changer la couleur de la ligne.fig.update_layout( xaxis_title = 'axe x' )
modifier les axes.
Paramètres généraux :
title = 'titre'
color = variable_groupe
log_y=True
pour passer en echelle logarithmique.
Modifier les axes
common_heatmap.update_xaxes( tickangle = 50)
changer l'orientation des étiquettes.