Streamlit을 사용하여 대시보드 만들기

소개
이 문서에서는 Python으로 웹 애플리케이션을 구축하기 위한 오픈 소스 도구인 Streamlit을 사용하여 대화형 대시보드를 만드는 방법을 살펴보겠습니다. Streamlit을 사용하면 단 몇 줄의 코드만으로 웹 인터페이스를 만들 수 있어 개발 프로세스가 단순화됩니다.

요구사항

이 예를 따르려면 Python과 다음 라이브러리가 설치되어 있어야 합니다.

• 스트림라이트
• 판다
• 엉망
• 알테어

pip를 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install streamlit pandas numpy altair

코드 구조

코드는 여러 섹션으로 구분됩니다.

1. 라이브러리 가져오기: 샘플 데이터를 생성하고 시각화를 만드는 데 필요한 라이브러리를 가져옵니다.
2. 샘플 데이터 생성: 시각화에 사용할 무작위 데이터로 Pandas DataFrame을 생성합니다.
3. 대시보드 설정: st.title()을 사용하여 대시보드 제목을 설정합니다.
4. 시각화 생성:
   • st.line_chart()를 사용하여 꺾은선형 차트를 표시합니다.
   • Altair를 사용하여 대화형 산점도를 생성하고 이를 st.altair_chart()로 표시합니다.

코드 설명

도서관 가져오기:

streamlit as st: Streamlit 라이브러리를 가져오고 더 쉽게 사용할 수 있도록 이름을 st로 바꿉니다.
pandas as pd: Pandas를 가져오고 이름을 pd로 바꿉니다.
numpy as np: NumPy를 가져와서 이름을 np로 바꿉니다.
altair as alt: Altair를 가져와서 alt로 이름을 바꿉니다.

샘플 데이터 생성:

'x'와 'y'라는 두 개의 열이 있는 data라는 Pandas DataFrame을 만듭니다.
'x' 열에는 np.arange()를 사용하여 0부터 99까지의 정수 값이 포함됩니다.
'y' 열에는 np.random.rand()를 사용하여 0과 1 사이의 임의의 값이 포함됩니다.

대시보드 설정:

st.title()을 사용하고 제목을 인수로 전달하여 대시보드 제목을 설정합니다.

시각화 생성:

st.line_chart()를 사용하고 DataFrame 데이터를 인수로 전달하여 꺾은선형 차트를 표시합니다.
Altair를 사용하여 대화형 산점도를 만듭니다.

alt.Chart(data): 데이터 DataFrame에서 차트 개체를 생성합니다.
.mark_circle(): 원을 마크로 사용하도록 지정합니다.
.encode(x='x', y='y', tooltip=['x', 'y']): 'x' 및 'y' 열을 각각 x 및 y 축에 할당하고 다음을 지정합니다. 'x' 및 'y' 열을 툴팁으로 표시하려고 합니다.
.interactive(): 차트를 대화형으로 만들어 사용자가 확대/축소 및 이동이 가능하도록 합니다.

st.altair_chart()를 사용하여 알테어 차트를 표시하고 차트 개체를 인수로 전달합니다. 또한 차트가 컨테이너의 전체 너비를 차지하도록 use_container_width=True를 지정합니다.

Streamlit Cloud 배포

이 Streamlit 앱을 배포하려면 Streamlit Cloud를 사용할 수 있습니다.

1. GitHub 저장소에 코드를 업로드하세요.
2. Streamlit Cloud에 로그인하세요.
3. GitHub 저장소를 연결하세요.
4. 클릭 몇 번만으로 앱을 배포할 수 있습니다.

Streamlit Cloud는 전체 배포 프로세스를 처리하므로 애플리케이션을 전 세계와 매우 쉽게 공유할 수 있습니다.

결과

저장소 URL: [](https://github.com/FabianChavezLinares/Research-Group-Activity.git)

페이지 URL: https://research-group-activity-bi-2024-ii.streamlit.app

결론

이 문서에서는 Streamlit을 사용하여 대화형 대시보드를 만드는 방법을 배웠습니다. 샘플 데이터를 생성하고 Streamlit 및 Altair를 사용하여 시각화를 생성하고 코드의 각 섹션을 설명했습니다. 마지막으로 Streamlit Cloud에 애플리케이션을 배포하여 다른 사용자와 공유하는 방법을 언급했습니다.

Streamlit은 Python에서 대화형 웹 애플리케이션을 만드는 프로세스를 크게 단순화하여 시각화 및 분석을 쉽고 빠르게 공유하려는 데이터 과학자와 개발자에게 유용한 도구입니다.

위 내용은 Streamlit을 사용하여 대시보드 만들기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!