streamlit(스트림릿) csv파일 불러와서 출력하는 방법(pandas와 dataframe)

 

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pandas(판다스)에서 csv파일을 불러와 미리 분석 및 처리한 데이터는

streamlit(스트림릿)에서 간편하게 표시할 수 있습니다.

간단한 데이터 분석은 visual studio code(비주얼 스튜디오 코드)에서 pandas를 import하여

streamlit에 바로 적용할 수 있어 진행해봅니다. 

 

 

판다스의 데이터를 불러오는 방법

 

1. 먼저, streamlit과 pandas를 import 해줍니다.

 

import streamlit as st
import pandas as pd

 

 

비주얼스튜디오 코드에 파일 옮겨넣는 경우 끌어서 놓은 다음 copy folder 해야함
그래야 추후에 깃허브에 올릴때 문제가 생기지 않음

 

 

2. 정의된 main 함수 아래에 csv 파일을 불러옵니다.

 

def main() :
    st.title('아이리스 꽃 데이터')
    
    df = pd.read_csv('./data/iris.csv')

 

pandas에서 사용하던 것과 같이 read_csv 함수로 csv 파일을 불러오며 경로를 지정해줍니다.

 

 

** 디렉토리 경로 작성시 참고 사항

./ : 현재 폴더

../ : 상위 폴더 

 

 

 

3. 판다스 데이터 프레임을 웹 화면으로 보여주는 방법

st.dataframe(df)

 

 

 

 

 

4. 데이터 내용을 바탕으로 하단에 꽃의 종류 갯수를 체크한 멘트 출력하기

 

	num_of_species = df['species'].nunique()

	st.text('아이리스 꽃의 종류는 총 '+ str(num_of_species) +'가지 입니다.')

 

streamlit에서는 숫자열과 문자열을 함께 표시할 수 없어서 숫자열을 문자열로 변경하여 출력합니다. 

str(숫자열 변수) → 문자열로 변환

 

 

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전체 코드

import streamlit as st
import pandas as pd

def main() :
    st.title('아이리스 꽃 데이터')
    
    df = pd.read_csv('./data/iris.csv')

    st.dataframe(df)

    num_of_species = df['species'].nunique()

    st.text('아이리스 꽃의 종류는 총 '+ str(num_of_species) +'가지 입니다.')

if __name__ == '__main__':
    main()

 

 

 

 

 

 

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