データ解析結果をチームで共有するためのサイトを手軽に作れないか、と思い立ち、Streamlitを勉強中です。
1. 開発環境
- MacOS Ventura
- Anaconda
Anacondaは導入済みとする
2. 参考URL
使い方
Streamlit is an open-source Python library that makes it easy to create and share beautiful, custom web apps for machine learning and data science. In just a few minutes you can build and deploy powerful data apps. So let's get started!
Streamlitは、機械学習とデータサイエンス用の美しいカスタムWebアプリを簡単に作成して共有できるオープンソースのPythonライブラリです。わずか数分で、強力なデータアプリを構築して展開できます。それでは始めましょう!(Google翻訳)
他フレームワークとの比較
vs Shiny
3. インストール手順
streamlit用の環境を作成
% conda create -n streamlit python==3.10
streamlit環境をアクチベート
% conda activate streamlit
streamlitライブラリをインストール
% conda install -c conda-forge streamlit
streamlitのデモを起動
% streamlit hello
他に使いそうなライブラリをインストール
% conda install pandas numpy scipy scikit-learn scikit-image matplotlib seaborn jupyterlab
4. テストページを作成してみる
4-1. テキストを表示
test_st.pyファイルを作成し、下記を記述して保存
test_st.py
import streamlit as st
st.text("Hello World!")
ターミナルで実行
% streamlit run test_st.py
4-2. マジックコマンドでテキストを表示
test_st2.py
import streamlit as st
"Hello World!!"
st.textのときとフォントが違いますね。
4-3. Pandasデータフレームを表示
- マジックコマンド
- st.write
- st.table
の3種類の方法で記述してみます。
test_st3.py
import streamlit as st
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([
{"a":1,"b":2,"c":2},
{"a":5,"b":6,"c":4},
{"a":2,"b":-4,"c":10}])
df #マジックコマンドで渡す
st.write(df) #st.writeで渡す
st.table(df) #st.tableで渡す
st.tableだけ見え方が違います。
4-4. 折れ線グラフを表示
先ほどのPandasデータフレームをラインプロットしてみる
test_st4.py
import streamlit as st
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([
{"a":1,"b":2,"c":2},
{"a":5,"b":6,"c":4},
{"a":2,"b":-4,"c":10}])
st.write(df)
st.line_chart(df)
右上の...をクリックすると画像で保存もできます。
その２に続く。