Streamlit - 탐색적 데이터 분석 방법.line_chart( ).area_chart( ).bar_chart( ).map( ) // Plotly_chart 의 px.pie( )px.bar( )

1. line_chart( ) area_chart( )

 

    df1 = pd.read_csv('./data/lang_data.csv')
    
    column_list = df1.columns[ 1 : ]
    choice_list = st.multiselect('언어를 선택하세요.', column_list)

    if len(choice_list) != 0:
        df_choice = df1[choice_list]
        
        st.line_chart(df_choice)
        st.area_chart(df_choice)

 

 

위의 차트가  line_chart

아래 차트가 area_chart 이며

인터랙티브 차트라서 줌인 줌아웃등

부분적으로 필요한 부분을 확대 축소하여 확인이 가능하다

 

2. Bar_chart( )

df2 = pd.read_csv('./data/iris.csv')
df_iris = df2.iloc[ : , : -2+1]
st.bar_chart(df_iris)

막대 그래프이며 위와 같이 확대 축소 또한 가능하다

 

 

3. map( )

        df3 = pd.read_csv('./data/location.csv',index_col = 0)
        st.map(df3)

 

위도, 경도로 이루어진 데이터프레임을

지도로 표현해준다

앞서 말했듯이 확대/축소가 가능하다

 

 

 

 

 

 

4. plotly_chart 의 px.pie( )

 

pip install plotly==5.21.0

 

설치가 우선적으로 필요하다

 

 

import plotly.express as px

df4= pd.read_csv('./data/prog_languages_data.csv',index_col= 0)
fig1 = px.pie(data_frame= df4, names='lang',values='Sum',title='각 언어별 pie차트')
st.plotly_chart(fig1)

임포트 후에

plotly_chart(  )의 px.pie( ) 를 사용하여 그려주게 되며

pie(  )의 파라미터 안에

name = 에는 pie차트에 표시할 조각을 나타내는 열의 이름을 표시하며

values = 에는 pie 차트 조각의 크기를 결정하는 값이 있는 열의 이름을 표시하게 된다

아래 그림과 같이 선택하여 차트에서 제거 할 수도 있다

 

 

 

5. Plotly_chart 의 px.bar( )

df_sorted = df4.sort_values('Sum')
fig2 = px.bar(data_frame= df_sorted, x='lang', y ='Sum')
st.plotly_chart(fig2)

막대그래프를 표시해주며

x축과 y축을 지정해줄 수 있다