import streamlit as st import numpy as np import pandas as pd chart_data = pd.DataFrame( np.random.randn(5, 3), columns=["a", "b", "c"]) calculate_button = st.button('Calculate', on_click=None) if calculate_button == True: st.bar_chart(chart_data)代码详解
时间: 2024-04-08 22:31:40 浏览: 23
这段代码使用了Streamlit库来创建一个交互式应用程序。首先,它导入了`streamlit`、`numpy`和`pandas`库。
接下来,它创建了一个包含随机数据的`DataFrame`对象`chart_data`,该对象有5行3列。这些数据将用于创建柱状图。
然后,代码创建了一个名为`calculate_button`的按钮,用于触发计算操作。`on_click`参数可以用于指定点击按钮时要执行的回调函数。
最后,通过判断`calculate_button`是否为`True`来确定是否点击了按钮。如果点击了按钮,则使用`st.bar_chart()`函数创建并显示柱状图,传入`chart_data`作为数据源。
这段代码的作用是在界面上显示一个按钮,点击按钮后会生成并显示柱状图。
相关问题
import pandas as pd import pandas as pd import numpy as'np data=pd.read-csv('data.csv') data = pd.DatufFrame(np,random,randn (1084)) data.desuribel) data.iloc[1,27=0 col=data[l] data=dataIdatalcdumnmame']!="NA col[np.abs(col)>2] data["columnname”]=datal"olumnname str.replatelr"IA-Ea--0-9]”,"]
这段代码中有一些语法错误,我稍作修改:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_csv('data.csv')
data = pd.DataFrame(np.random.randn(1084))
data.describe()
data.iloc[1, 27] = 0
col = data[1]
data = data[data['columnname']!="NA"]
col[np.abs(col) > 2] = data["columnname"]
str.replace("[^a-zA-Z0-9]", "")
```
这段代码的作用是读取名为"data.csv"的CSV文件,并进行了一系列数据清洗操作。具体来说,它包括以下几个步骤:
1. 使用Pandas库中的`read_csv()`方法读取CSV文件,并将其存储在名为"data"的变量中。
2. 使用NumPy库中的`random.randn()`方法生成一个1084个元素的随机数序列,并将其存储在名为"data"的变量中(覆盖掉了之前读取的CSV文件)。
3. 使用Pandas库中的`describe()`方法对"data"变量中的数据进行描述性统计。
4. 将"data"变量中第1行第27列的值设为0。
5. 将"data"变量中"columnname"列中值为"NA"的行删除。
6. 将"data"变量中"columnname"列中绝对值大于2的值替换为"data"变量中"columnname"列的值。
7. 使用字符串对象的`replace()`方法,将字符串中非字母、非数字的字符替换为空格。
这些操作的目的都是为了清洗并处理数据中的异常值和缺失值,使数据更加准确和可靠。其中,第5步和第6步是针对异常值的处理,而第7步是针对字符串的处理。
import streamlit as st import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import altair as alt from PIL import Image # st.header - 显示主标题 st.header('学习streamlit模块')#显示主标题 # st.subheader - 显示副标题 st.subheader('副标题用法')#显示副标题 # st.text - 显示文本 st.text('显示定宽文本') # st.markdown - 显示markdown文本 st.markdown('Streamlit <html>', True) st.markdown('Streamlit <html>', False) # st.code - 显示代码块 code = '''def hello(): print("Hello, Streamlit!")''' st.code(code, language='python') st.code(code, language='java') # st.write - 通用显示方法 st.write("2222") st.write(1234) st.write(pd.DataFrame({ '名字': [1, 2, 3, 4], '电话': [10, 20, 30, 50], })) # json a = { 'foo': 'bar', 'baz': 'boz', 'stuff': [ 'stuff 1', 'stuff 2', 'stuff 3', 'stuff 5', ], } st.json(a) st.write(a["stuff"][1]) # st.pyplot - 显示pyplot图表 arr = np.random.normal(1, 1, size=100) plt.hist(arr, bins=50) st.set_option('deprecation.showPyplotGlobalUse', False) st.pyplot() # st.altair - 显示altair图表 df = pd.DataFrame(np.random.randn(200, 3), columns=['a', 'b', 'c']) c = alt.Chart(df).mark_circle().encode(x='a', y='b', size='c', color='c') st.altair_chart(c) # st.vega_lite_chart - 显示Vega-Lite图表 df = pd.DataFrame(np.random.randn(200, 3), columns=['a', 'b', 'c']) st.vega_lite_chart(df, { 'mark': 'circle', 'encoding': {'x': {'field': 'a', 'type': 'quantitative'}, 'y': {'field': 'b', 'type': 'quantitative'}, 'size': {'field': 'c', 'type': 'quantitative'}, 'color': {'field': 'c', 'type': 'quantitative'}, }, }) # st.line_chart - 显示折线图 chart_data = pd.DataFrame(np.random.randn(20, 3), columns=['a', 'b', 'c']) st.line_chart(chart_data) # st.area_chart - 显示区域图 chart_data = pd.DataFrame(np.random.randn(20, 3), columns=['a', 'b', 'c']) st.area_chart(chart_data) # st.map - 显示地图 df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 2) / [50, 50] + [37.76, -122.4], columns=['lat', 'lon']) st.map(df) 请详细解释以上代码
以上代码是一个简单的示例,演示了如何使用Streamlit模块创建交互式应用程序。
首先,通过导入所需的模块,如streamlit、pandas、numpy、matplotlib.pyplot、altair和PIL.Image,我们可以开始构建应用程序。
接下来,使用`st.header`和`st.subheader`函数来显示主标题和副标题。
然后,使用`st.text`函数显示定宽文本。这对于显示简单的文本信息非常有用。
使用`st.markdown`函数可以显示Markdown格式的文本。可以通过将第二个参数设置为`True`或`False`来启用或禁用解析HTML标签。
然后,使用`st.code`函数显示代码块。可以指定代码块的语言。
通过`st.write`函数,可以以通用的方式显示文本、数字和数据框。
使用`st.json`函数可以显示JSON数据。可以通过键来访问JSON数据中的特定值。
使用`st.pyplot`函数可以显示使用matplotlib.pyplot绘制的图表。
使用`st.altair_chart`函数可以显示使用Altair绘制的图表。
使用`st.vega_lite_chart`函数可以显示使用Vega-Lite绘制的图表。
使用`st.line_chart`函数可以显示折线图。
使用`st.area_chart`函数可以显示区域图。
最后,使用`st.map`函数可以显示地图,通过传递包含经度和纬度的数据框来指定地图的位置。
以上就是该示例中使用的Streamlit模块的一些常见功能和用法。你可以根据自己的需求进行进一步的探索和定制。
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