Streamlit でダッシュボードを作成する

はじめに
このドキュメントでは、Python で Web アプリケーションを構築するためのオープンソース ツールである Streamlit を使用して対話型ダッシュボードを作成する方法を説明します。 Streamlit を使用すると、わずか数行のコードで Web インターフェイスを作成できるため、開発プロセスが簡素化されます。

要件

この例に従うには、Python がインストールされており、次のライブラリが必要です:

• ストリームライト
• パンダ
• しつこい
• アルタイル

pip を使用してインストールできます:

pip install streamlit pandas numpy altair

コード構造

コードはいくつかのセクションに分かれています:

1. ライブラリのインポート: サンプル データを生成し、ビジュアライゼーションを作成するために必要なライブラリをインポートします。
2. サンプル データの生成: 視覚化で使用するランダム データを含む Pandas DataFrame を作成します。
3. ダッシュボードのセットアップ: st.title() を使用してダッシュボードのタイトルを設定します。
4. ビジュアライゼーションの作成:
   • st.line_chart() を使用して折れ線グラフを表示します。
   • Altair を使用してインタラクティブな散布図を作成し、st.altair_chart() で表示します。

コードの説明

ライブラリのインポート:

streamlit as st: Streamlit ライブラリをインポートし、使いやすいように名前を st に変更します。
pandas as pd: Pandas をインポートし、名前を pd に変更します。
numpy as np: NumPy をインポートし、名前を np に変更します。
altair as alt: Altair をインポートし、名前を alt に変更します。

サンプルデータの生成:

「x」と「y」の 2 つの列を持つ data という Pandas DataFrame を作成します。
「x」列には、np.arange() を使用して 0 から 99 までの整数値が含まれます。
「y」列には、np.random.rand() を使用して 0 から 1 までのランダムな値が含まれます。

ダッシュボードのセットアップ:

st.title() を使用してダッシュボードのタイトルを設定し、タイトルを引数として渡します。

ビジュアライゼーションの作成:

st.line_chart() を使用し、データ DataFrame を引数として渡して折れ線グラフを表示します。
Altair を使用してインタラクティブな散布図を作成します。

alt.Chart(data): データ DataFrame からチャート オブジェクトを作成します。
.mark_circle(): 円をマークとして使用することを指定します。
.encode(x='x', y='y', toolstip=['x', 'y']): 'x' 列と 'y' 列をそれぞれ x 軸と y 軸に割り当て、次のように指定します。 「x」列と「y」列をツールチップとして表示したいと考えています。
.interactive(): チャートをインタラクティブにし、ユーザーがズームやパンをできるようにします。

st.altair_chart() を使用して Altair チャートを表示し、引数としてチャート オブジェクトを渡します。また、チャートがコンテナーの幅全体を占めるように use_container_width=True を指定します。

Streamlit クラウドへの展開

この Streamlit アプリをデプロイするには、Streamlit Cloud を使用できます。

1. コードを GitHub リポジトリにアップロードします。
2. Streamlit Cloud にサインインします。
3. GitHub リポジトリに接続します。
4. 数回クリックするだけでアプリをデプロイできます。

Streamlit Cloud は展開プロセス全体を処理するため、アプリケーションを世界と非常に簡単に共有できます。

結果

リポジトリの URL: [](https://github.com/FabianChavezLinares/Research-Group-Activity.git)

ページの URL: https://research-group-activity-bi-2024-ii.streamlit.app

結論

このドキュメントでは、Streamlit を使用してインタラクティブなダッシュボードを作成する方法を学習しました。サンプルデータを生成し、Streamlit と Altair を使用してビジュアライゼーションを作成し、コードの各セクションを説明しました。最後に、アプリケーションを Streamlit Cloud にデプロイして他のユーザーと共有する方法について説明しました。

Streamlit は、Python でインタラクティブな Web アプリケーションを作成するプロセスを大幅に簡素化し、視覚化や分析を簡単かつ迅速な方法で共有したいデータ サイエンティストや開発者にとって貴重なツールとなります。

以上がStreamlit でダッシュボードを作成するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。