Dieser Blog zeigt:
- Wie rufe ich Daten in Streamlit aus dem Quellcode ab?
- Wie rufe ich Daten in Streamlit aus einer externen Datei ab?
Wie rufe ich Daten in Streamlit aus dem Quellcode ab?
In Streamlit können Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, externen Dateien, Python-Skripten oder Quelldateien abgerufen werden. Streamlit ermöglicht es uns auch, Anwendungsdaten oder programmgesteuert generierte Ergebnisse in verschiedenen Formen abzurufen. Um Daten in Streamlit in Datenrahmen oder Balkendiagrammen abzurufen, folgen Sie der unten aufgeführten Demonstration.
Schritt 1: Navigieren Sie zum Projektverzeichnis
Navigieren Sie zunächst über „ cd
CD C:\Benutzer\Dell\Dokumente\Streamlit-Tutorial
Notiz : Das Arbeiten in einer virtuellen Umgebung wird als guter Ansatz angesehen, da dadurch Python, pip und alle anderen Pakete und Bibliotheken isoliert werden. Um eine virtuelle Umgebung zu installieren und einzurichten, lesen Sie unseren verlinkten Artikel „ Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung “.
Schritt 2: Erstellen und aktivieren Sie eine virtuelle Umgebung
Um eine neue virtuelle Umgebung für das aktuelle Projekt zu erstellen, verwenden Sie „ virtualenv
Zur Demonstration haben wir „ streamlitenv ”:
Als nächstes aktivieren Sie die neu erstellte virtuelle Umgebung im Projektverzeichnis mit dem folgenden Befehl:
streamlitenv\Scripts\activate 
Schritt 3: Streamlit installieren
Als nächstes installieren Sie die Streamlit Python-Bibliothek mit Hilfe des „ Pip ' Paket-Manager. Verwenden Sie zu diesem Zweck den folgenden Befehl:
Schritt 4: Erstellen Sie ein Python-Skript
Als nächstes erstellen Sie eine neue Datei mit dem Namen „ Demo.py ” und legen Sie die Erweiterung als fest „.py“ . Fügen Sie anschließend den folgenden Ausschnitt in die Datei ein:
Streamlit importieren als st
st.Titel ( „Studentenergebnis“ )
@ st.cache_data
def Load_Data ( ) :
zurückkehren pd.DataFrame (
{
'Name' : [ „Jazzig“ , 'Heiraten' , „Maria“ , „Jenny“ ] ,
„Marken“ : [ 40 , 43 , fünfzig , Vier fünf ] ,
}
)
df =load_data ( )
st.dataframe ( df )
st.bar_chart ( df )
Die Beschreibung des obigen Codes lautet wie folgt:
- Importieren Sie zunächst die erforderlichen Bibliotheken wie „ Pandas ” um Datenrahmen zu erstellen und „ streamlit ” um die Daten abzurufen und zu visualisieren.
- Legen Sie den Titel für eine Webseite fest, indem Sie „ st.Titel “.
- Definiere das ' lade Daten() ”-Methode, die den statischen Datenrahmen zurückgibt.
- Im Datenrahmen haben wir den Namen und die Noten der Schüler festgelegt.
- Rufen Sie die Methode „load_data()“ auf und speichern Sie ihren Rückgabewert im „ df ” variabel.
- Zeigen Sie nun die Daten in Streamlit-darstellbarer Form an, z. B. „ Datenrahmen ' Und ' Balkendiagramme “.
Schritt 5: Daten in Streamlit abrufen
Führen Sie nun das Python-Skript in Streamlit mit dem folgenden Befehl aus:
Die Ausgabe zeigt, dass das Python-Skript auf dem Localhost-Port ausgeführt wird. 8501 ”:
Navigieren Sie zur Überprüfung zu „ localhost:8501 Geben Sie im Browser die URL ein und prüfen Sie, ob Daten in Streamlit abgerufen werden oder nicht. Das folgende Ergebnis zeigt, dass wir die Daten erfolgreich aus dem Quellcode abgerufen und in „ Datenrahmen ' Und ' Balkendiagramm ”:
Wie rufe ich Daten in Streamlit aus einer externen Datei ab?
In Streamlit können Benutzer Daten aus verschiedenen Quellen lesen. Um Daten aus einer externen Datei wie einer CSV-Datei zu lesen, führen Sie die bereitgestellte Demonstration durch.
Schritt 1: Erstellen Sie ein Programm zum Lesen von Daten aus einer Datei
Erstellen Sie zunächst eine einfache Python-Datei mit „.py“ Verlängerung. Wir haben zum Beispiel erstellt „Demo1.py“ . Fügen Sie anschließend den folgenden Ausschnitt in die Datei ein:
Streamlit importieren als st
st.Titel ( „Daten in Streamlit abrufen“ )
Cars_data = pd.read_csv ( R „C:\Benutzer\Dell\Dokumente\Streamlit Tutorial\Cars.csv“ )
st.write ( Cars_data )
Im obigen Code:
- „ Pandas „Bibliothek wird zum Lesen von Daten aus Dateien verwendet und“ streamlit ” zeigt Daten in repräsentativer Form an.
- Hier, ' read_csv() „wird verwendet, um Daten aus dem angegebenen Pfad zu lesen oder abzurufen, der in Klammern übergeben wird.
- Der 'schreiben()' Die Methode wird verwendet, um Daten auf Streamlit anzuzeigen.
Schritt 2: Führen Sie das Python-Skript aus
Führen Sie nun die Programmdatei mit Streamlit über den genannten Befehl aus:
Hier zeigt die Ausgabe, dass das Programm auf dem Localhost-Port ausgeführt wird „ 8501 ”:
Öffnen Sie den Browser und navigieren Sie zu „ localhost:8501 ” URL und prüfen Sie, ob Daten aus einer Datei in Streamlit abgerufen werden oder nicht. Die Ausgabe zeigt, dass wir die Daten erfolgreich aus der CSV-Datei in Streamlit abgerufen haben:
Dabei geht es um das Abrufen von Daten in Streamlit.
Abschluss
Um Daten in Streamlit abzurufen, installieren Sie zunächst die Streamlit-Bibliothek. Anschließend importieren Sie die Pandas- und Streamlit-Bibliothek. Nutzen Sie die Python-Bibliothek „Pandas“, um die Daten zu lesen, zu bereinigen oder abzurufen. Nutzen Sie dann die Streamlit-Komponenten wie Datenrahmen, Balkendiagramme und Histogramme, um Daten anzuzeigen. Führen Sie anschließend das Python-Skript mit aus „streamlit run