Streamlit 사용법

Sample Code

pip install streamlit

streamlit을 설치한다.

import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np

st.title('Uber pickups in NYC')

DATE_COLUMN = 'date/time'
DATA_URL = ('https://s3-us-west-2.amazonaws.com/'
            'streamlit-demo-data/uber-raw-data-sep14.csv.gz')


@st.cache
def load_data(nrows):
    data = pd.read_csv(DATA_URL, nrows=nrows)
    lowercase = lambda x: str(x).lower()
    data.rename(lowercase, axis='columns', inplace=True)
    data[DATE_COLUMN] = pd.to_datetime(data[DATE_COLUMN])
    return data


data_load_state = st.text('Loading data...')
data = load_data(10000)
data_load_state.text("Done! (using st.cache)")

if st.checkbox('Show raw data'):
    st.subheader('Raw data')
    st.write(data)

st.subheader('Number of pickups by hour')
hist_values = np.histogram(data[DATE_COLUMN].dt.hour, bins=24, range=(0, 24))[0]
st.bar_chart(hist_values)

hour_to_filter = st.slider('hour', 0, 23, 17)
filtered_data = data[data[DATE_COLUMN].dt.hour == hour_to_filter]

st.subheader('Map of all pickups at %s:00' % hour_to_filter)
st.map(filtered_data)

위와 같은 sample_code.py를 생성한다.

cmd에서 위처럼 실행한 후 로컬 호스트 웹 창에 들어간다.(자동으로 팝업 됨)

sample_code가 구현된 걸 확인할 수 있다.

내 코드 구현하기

data.go에서 코로나 확진자 API를 가져와 일일 확진자 수 그래프를 만든 코드를 구현해보았다.
(작성 중)

웹 배포하기

(작성 중)

Reference

[streamlit cheat sheet](http://streamlit cheat sheet https://share.streamlit.io/daniellewisdl/streamlit-cheat-sheet/app.py#display-code)