Streamlit 1.49.0 新機能を試してみた

はじめに

業務で Streamlit を使う機会が増えてきたので、最新リリース v1.49.0 で追加された新機能を試してみました。
UI まわりやデータ操作がさらに便利になっているので、そのハイライトを紹介します。

• バージョン: 1.49.0
• リリース日: 2025 年 8 月 26 日

新機能のハイライト

• 📄 st.pdf : アプリ内で PDF ドキュメントを美しくレンダリング可能に！
• ⛏️ DataFrame セル選択 : ユーザーがセル単位で選択できるように！
• ✨ st.metric のスパークライン : KPI カードにトレンドを追加可能に！
• ✏️ ListColumn 編集対応 : データフレーム編集時にリスト列を操作できる！
• 📂 ディレクトリ単位アップロード : st.file_uploader や st.chat_input でフォルダごと選択可能に！

v1.49 のその他機能や詳細はこちら

st.pdf で PDF を表示

アプリ内で PDF を直接表示できるようになりました。
Streamlit 上でそのまま綺麗にレンダリングできます。ドキュメントビューアやマニュアル共有に便利そうです。

サンプルコード

import streamlit as st

st.header("1. st.pdf")
st.text("PDF を綺麗に表示できるようになりました。")
st.pdf("data/Release notes - Streamlit Docs.pdf")  # パスを指定

DataFrame セル選択

st.dataframe で セル単位の選択 がサポートされました。
選択したセルの行・列情報をイベントとして取得できるため、インタラクティブな分析やデータ操作が可能になりそうです。

サンプルコード

import streamlit as st
import pandas as pd

    st.header("2. st.dataframe selections")

    explanation = """
    v.1.49.0でcellの値を戻り値として取得できるようになりました。
    > cells (list[tuple[int, str]])
    選択されたセルを、行の整数位置と列名のタプルで表します。
    例: 列名 \"col 1\" の最初のセルは (0, \"col 1\") と表されます。
    ただし、インデックス列のセルは返されません。
    """
    st.markdown(explanation)

    df = pd.DataFrame(
        rng(0).standard_normal((12, 5)), columns=["a", "b", "c", "d", "e"]
    )

    event = st.dataframe(
        df,
        key="data",
        on_select="rerun",
        selection_mode=["multi-row", "multi-column", "multi-cell"],  # セル選択モードはmulti-cellを指定
    )

    event.selection

st.metric のスパークライン

st.metric に スパークライン（小さなチャート） を表示できるようになりました。
KPI カードなどでトレンドを直感的に見せられるので、ダッシュボードの表現力が向上しそうです。

サンプルコード

import streamlit as st

st.header("3. st.metric sparkline")

explanation = """
st.metric で sparkline が表示できるようになりました。
"""
st.markdown(explanation)

st.metric(
    label="売上高 Area Chart",
    value="1,200",
    delta="+50",
    chart_data=[100, 200, 250, 300, 280, 350],
    chart_type="area", # エリアチャート
    help="過去6ヶ月の売上推移"
)

st.metric(
    label="売上高 Line Chart",
    value="1,200",
    delta="+50",
    chart_data=[100, 200, 250, 300, 280, 350],
    chart_type="line", # ラインチャート
    help="過去6ヶ月の売上推移"
)

st.metric(
    label="売上高 Bar Chart",
    value="1,200",
    delta="+50",
    chart_data=[100, 200, 250, 300, 280, 350],
    chart_type="bar", # バーチャート
    help="過去6ヶ月の売上推移"
)

ListColumn 編集対応

これまで ListColumn は表示専用でしたが、編集可能 になりました。
タグや複数属性を持つデータの編集を直接 UI 上で行えるため、ラベル管理やメタ情報付きデータ入力に役立ちます。

サンプルコード

import streamlit as st
import pandas as pd

st.header("4. st.data_editor with ListColumn")
st.markdown("リスト型データを含む DataFrame を編集可能な形式で表示します。v.1.48はListColumnは表示のみでした。")

# サンプルデータ
df = pd.DataFrame({
    "ID": [1, 2, 3],
    "Tags": [["AI", "Python"], ["Streamlit"], ["Data", "Viz", "App"]]
})

# DataFrame を表示（リストカラムを設定）
st.data_editor(
    df,
    column_config={
        "Tags": st.column_config.ListColumn(
            "関連タグ",          # ラベル
            help="この列はリスト型データです"
        )
    },
    use_container_width=True
)

ディレクトリ単位アップロード

st.file_uploader / st.chat_input で フォルダ単位のアップロード に対応しました。
画像データセットなど、複数ファイルを一括で投入したい場面で特に便利です。

サンプルコード

import streamlit as st

st.header("5. st.file_uploader with Directory Upload")
st.markdown("ディレクトリをアップロードできるようになりました。")

uploaded_files = st.file_uploader("Upload a directory", accept_multiple_files='directory')

if uploaded_files:
    for uploaded_file in uploaded_files:
        st.write(f"Uploaded file: {uploaded_file.name}")

まとめ

Streamlit 1.49.0 では、PDF 表示、セル選択、スパークライン、リスト列編集、ディレクトリアップロードなど、UI とデータ操作が大幅に強化されました。
ソースコード全体は以下の GitHub リポジトリで公開しています。