st.dataframe():以表格的形式呈现数据,支持Pandas的特有功能,如排序、过滤等,并且会自动适应数据框的大小,如果数据框太大,它会自动启用滚动条。 参数如下: ①width:UI元素的期望宽度,单位为像素,类型为Int或None,如果是None的话,Streamlit将基于页面宽度计算元素宽度。 ②height:UI元素的期望高度,单位为像素,类型为...
df=pd.DataFrame({'first column':[1,5,2,6],'second column':[40,50,60,70]})df 04 折线图的可视化 “streamlit”中的“line_chart”显示折线图,方法原型 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 streamlit.line_chart(data=None,width=0,height=0) 参数: data:要绘制的数据,可以是如下...
AI代码解释 state_total=get_total_dataframe(df)ifvisualization=="Bar Chart":state_total_graph=px.bar(state_total,x='Status',y='Number of cases',labels={"Number of cases":"Number of cases in %s"%(status_select)},color="Status")st.plotly_chart(state_total_graph)elif visualization=="Pie ...
st.altair_chart(chart, use_container_width=True) except URLError as e: st.error( """ **This demo requires internet access.** Connection error: %s """ % e.reason ) st.set_page_config(page_title="DataFrame Demo", page_icon=" ") st.markdown("# DataFrame Demo") st.sidebar.header(...
st.dataframe(filtered_data) b. 机器学习原型: 复制 import streamlit as st import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 加载数据集 data = pd.read_csv("data.csv") # 创建输入部件 feature1 = st.slider("Feature 1", 0, 100) ...
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 4.11 使用 st.column_config.ImageColumn 定制数据编辑器的图片列 import pandas as pd import streamlit as st data_df = pd.DataFrame( { "apps": [ "https://storage....
chart_data = pd.DataFrame( np.random.randn(20,3), columns=['a','b','c']) st.line_chart(chart_data) st.button("Re-run") 如果有报错:AttributeError: module 'google.protobuf.descriptor' has no attribute '_internal_create_key'
import streamlit as st import pandas as pd st.title("我的个人网站 💡") "### 早上好!" a = 329 * 3 a [11, 22, 33] {"a": "1", "b": "2", "c": 3} st.image("./头像.png", width=200) # 可互动的表格(排序、筛选等) df = pd.DataFrame({"学号": ["01", "02", "...
我们还可以通过显示Dataframe来展示过滤后数据集的所有数据，也就是显示详情数据。#a dividing linest.divider()#showing the dataframest.dataframe(df_selection,hide_index=True,column_config={ # we can also config the formatting of a given column "ID": st.column_config.NumberColumn( #show th...
use_column_width=True) col2.dataframe(df[mask], width=300) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 得到结果如下。 可以看到表格有一个滑动条,可以使用鼠标滚轮滚动查看。 最后便是绘制一个饼图啦! # 绘制饼图 pie_chart = px.pie(df_participants,