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.