Streamlit支持多种数据展示方式，例如使用st.write()可以展示文本、表格等，使用st.dataframe()和st.table...
输入输出：gr.Image(图像), gr.Textbox(文本框), gr.DataFrame(数据框), gr.Dropdown(下拉选项), ...
接下来,我们定义一个回调函数click_button(),在按钮点击事件发生时,我们将button变量的值取反: def click_button(): st.session_state.button = not st.session_state.button 现在,我们可以创建一个按钮,并使用on_click参数将回调函数与按钮关联起来: st.button('点击我', on_click=click_button) 然后,我们可...
值得注意的是,更改option会改变输出结果,而更改add只是提供了一个参数。 import streamlit as stimport pandas as pdimport timedef expensive_process(option, add):with st.spinner('Processing...'):time.sleep(5)df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C':[7, 8, 9]})...
2 Streamlit中if st.button()的使用时机 这个函数的使用可以根据按钮的值来决定执行某段代码,点击按钮后只执行一次,直到再次点击按钮。 适合将if st.button()嵌套在里面的场景包括: ✅ 瞬时消失的消息:一旦按钮被点击,显示消息但立即消失。 ✅ 每次点击后执行的过程:将数据保存到会话状态、文件或数据库。
st.dataframe(df.style.highlight_max(axis=0)) 效果如下,可以看到在图示外,有个向下的小箭头,你点一下,就会进行排序 除此之外,你还能看到我对最大值进行了高亮显示,原因是我传入的参数是 df.style.highlight_max(axis=0) 其实还有 n 多种样式,比如: ...
pages/3_📊_DataFrame_Demo.py 运行以下命令,以查看您新转换的多页应用程序: streamlit run Hello.py 1. Hello.py importstreamlitasst st.set_page_config(page_title="你好",page_icon="👋",)st.write("# 欢迎使用 Streamlit! 👋")st.sidebar.success("在上方选择一个演示。")st.markdown(""" ...
dataframe 和 table 组件可以展示表格。 importstreamlitasstimportpandasaspdimportnumpyasnp df = pd.DataFrame( np.random.randn(50,5), columns=('col %d'% iforiinrange(5)))# 交互式表格st.dataframe(df)# 静态表格st.table(df) dateframe 和 table 的区别是,前者可以在表格上做交互(如:排序),后者只...
pages/3_📊_DataFrame_Demo.py 4.运行以下命令,以查看您新转换的多页应用程序: streamlit run Hello.py Hello.py import streamlit as st st.set_page_config( page_title="你好", page_icon="👋", ) st.write("# 欢迎使用 Streamlit! 👋") st.sidebar.success("在上方选择一个演示。") st.mark...
st.write ()是一个泛型函数,根据传入对象不同采取不同的展示方式,比如传入pandas.DataFrame时,st.write (df)默认调用st.dataframe (),传入 markdown 时,st.write (markdown)默认调用st.markdown ();跟 R 的泛型函数非常类似。可传入的对象有: write(data_frame) : Displays the DataFrame as a table. ...