streamlit.file_uploaderについて

import streamlit as st
import pandas as pd
from io import BytesIO

# @st.cache_data(show_spinner=False)  # st.cache_dataを使用する
def generate_csv_data(dataframe):
    # データフレームをCSV形式のバイトデータに変換
    csv_data = dataframe.to_csv(index=False, encoding="utf-8-sig").encode("utf-8-sig")
    return csv_data


def dl_dataframe(dataframe):
    # ダウンロードボタンを表示
    st.download_button(
        label="ダウンロード",
        data=generate_csv_data(dataframe),
        file_name="downloaded_dataframe.csv",
        key="download_button",
    )


st.title("CSV作成")

uploaded_files = st.file_uploader(
    label="ファイルインストール", type="csv", accept_multiple_files=True, key="file_uploader"
)
with st.spinner("ファイル読み込み中..."):
    if uploaded_files is not None:
        count = 0
        df_list = []

        # ファイルの非同期読み込み
        for uploaded_file in uploaded_files:
            try:
                # アップロードされたファイルの内容をPandasのデータフレームに読み込む
                df = pd.read_csv(
                    uploaded_file, encoding="cp932", sep=",", dtype={"項目A": str}
                )
                df_list.append(df)
                count += 1
            except Exception as e:
                st.write(f"CSVファイルの読み込みエラー: {e}")

        # 読み込んだ複数のデータフレームを結合する
        if df_list:
            combined_df = pd.concat(df_list, ignore_index=True)

            # 結合したデータフレームを表示
            st.dataframe(combined_df)

            # ダウンロードボタンを表示
            dl_dataframe(combined_df)

            # データフレームの統計情報の表示
            st.write("データフレームの統計情報:")
            st.write(combined_df.describe())

            # データフレームの加工（例: 列の選択）
            selected_columns = st.multiselect("表示する列を選択してください", combined_df.columns)
            if selected_columns:
                grouped_df = (
                    combined_df.groupby(selected_columns)[["項目B", "項目C", "項目D"]]
                    .sum()
                    .reset_index()
                )

                st.write("SUM集計")
                st.write(grouped_df)