用Python把表格做成web可视化图表

编程入门 行业动态 更新时间:2024-10-23 05:44:55

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用Python把表格做成web可视化图表

Python中有一个streamlit库,Streamlit 的美妙之处在于您可以直接在 Python 中创建 Web 应用程序,而无需了解 HTML、CSS 或 JavaScrip,今天我们就用streamlit来写一个把Excel表格内容转化成web可视化图表的程序。

准备工作:安装依赖库

  • pip install plotly
  • pip install streamlit
  • pip install pandas
  • pip install openpyxl
  • pip install Pillow

数据展示:

代码实现:

1.导入库

import pandas as pd
import streamlit as st
import plotly.express as px
from PIL import Image

2.读取数据

### --- 加载数据
excel_file = 'Survey_Results_2021.xlsx'#文件地址
sheet_name = 'DATA'#sheet名称df = pd.read_excel(excel_file,sheet_name=sheet_name,usecols='B:D',#列取值范围header=3)df_participants = pd.read_excel(excel_file,sheet_name= sheet_name,usecols='F:G',header=3)
df_participants.dropna(inplace=True)

3.网页设置

st.set_page_config(page_title='调查结果')#网页标题
st.title('2021员工考核结果') #标题
st.subheader('筛选条件')#子标题# --- 筛选条件
department = df['部门'].unique().tolist() #部门列去重后结果
ages = df['年龄'].unique().tolist()age_selection = st.slider('年龄:',min_value= min(ages),max_value= max(ages),value=(min(ages),max(ages)))department_selection = st.multiselect('部门:',department,default=department)# --- 基于条件筛选的过滤
mask = (df['年龄'].between(*age_selection)) & (df['部门'].isin(department_selection))
number_of_result = df[mask].shape[0]
st.markdown(f'*参与人数: {number_of_result}*')# --- 筛选后的数据
df_grouped = df[mask].groupby(by=['评分']).count()[['年龄']]
df_grouped = df_grouped.rename(columns={'年龄': "人数"})
df_grouped = df_grouped.reset_index()# --- 柱状图
bar_chart = px.bar(df_grouped,x='评分',y='人数',text='人数',color_discrete_sequence = ['#F63366']*len(df_grouped),template= 'plotly_white')
st.plotly_chart(bar_chart)# --- 展示图片和数据
col1, col2 = st.beta_columns(2)
image = Image.open('images/wx.png')
print(image)
col1.image(image,caption='关注公众号,更多有趣内容等你发现',use_column_width=True)
col2.dataframe(df[mask], width=480, height=400)# --- PLOT PIE CHART
pie_chart = px.pie(df_participants,title='参与人数分布概况',values='参与人数',names='部门统计')st.plotly_chart(pie_chart)

4.运行(需要cmd或者终端到py文件路径下运行)

streamlit run app.py

5.展示效果(执行步骤4后会自动弹出默认浏览器窗口,也可以直接访问上图中的地址)

年龄支持滑动选择,部门支持多选,最终筛选两个条件下的数据来展示

感兴趣的小伙伴可以参考上面的代码和数据自行实践一下,对于不会编程的小伙伴,我会在明天用工具来给大家展示一下如何快速实现数据可视化

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