checkbox('fixed height',value=False) if fixed_height: narrow_height = 200 wider_height = 250 full_width_height = 300 else: narrow_height = None wider_height = None full_width_height = None if dataframe_selection == 'narrow': st.write('narrow dataframe') st.dataframe(narrow_dataframe,...
简介: (七)解析Streamlit的数据元素:探索st.dataframe、st.data_editor、st.column_config、st.table、st.metric和st.json的神奇之处 4.3 使用 st.column_config.NumberColumn 定制数据编辑器的数字列 import pandas as pd import streamlit as st data_df = pd.DataFrame( { "price": [20, 950, 250, 500...
import pandas as pdimport streamlit as st# 使用缓存加载数据框,这样只会加载一次@st.cache_datadef load_data():return pd.DataFrame({"第一列": [1, 2, 3, 4],"第二列": [10, 20, 30, 40],})# 使用会话状态变量存储用于调整数据框尺寸的布尔值st.checkbox("使用容器宽度", value=False, key...
st.dataframe - 显示可交互数据帧使用streamlit的dataframe方法显示Pandas数据帧,支持交互。方法原型streamlit.dataframe(data=None, width=None, height=None) 参数:data:要显示的数据对象,类型可以是pandas.DataFrame、pandas.Styler、numpy.ndarray、Iterable、dict或None。如果是pandas.Styler对象,那么将被应用到DataFrame...
scaler=StandardScaler()data_scaled=pd.DataFrame(scaler.fit_transform(data),columns=data.columns) 为了适应ST-GNN,所以我们要将数据进行转换以适应模型的要求 将标量时间序列数据集转换为图形数据结构是一个将传统数据转换为图神经网络可以处理的形式的关键步骤。这里描述的功能和类如下: ...
# home.pyimportsysimportstreamlitasst# 获取传参DB_CONN=sys.argv[1]st.write(f'数据库连接名:{DB_CONN}')# 创建连接conn=st.connection(DB_CONN,type='sql')# 查询pet_owners=conn.query('SELECT * FROM `test_table0`',ttl=0)st.dataframe(pet_owners,use_container_width=True) ...
Checklist I have searched the existing issues for similar issues. I added a very descriptive title to this issue. I have provided sufficient information below to help reproduce this issue. Summary when I collapse the sidebar all objects ...
df = pd.DataFrame( np.random.randn(500,3), columns=['x','y','z']) c = alt.Chart(df).mark_circle().encode( x='x','y'=y , size='z', color='z', tooltip=['x','y','z']) st.altair_chart(c, use_container_width=True) ...
("NVDA", start_date, end_date)data = pd.DataFrame({'google': google['Open'],'microsoft': Microsoft['Open'],'amazon': Amazon['Open'],'Nvidia': Nvidia['Open'],'meta': meta['Open'], 'apple': apple['Open']})### Scal...
data_scaled=pd.DataFrame(scaler.fit_transform(data), columns=data.columns) 为了适应ST-GNN,所以我们要将数据进行转换以适应模型的要求 将标量时间序列数据集转换为图形数据结构是一个将传统数据转换为图神经网络可以处理的形式的关键步骤。这里描述的功能和类如下: ...