每當你對Excel文件進行更改保存，Web頁面還能夠實時進行更新，確實挺不錯的。

Streamlit的文檔和教程地址如下。

https://docs.streamlit.io/en/stable/

https://streamlit.io/gallery

相關的API使用可以去文檔中查看，都有詳細的解釋。

項目一共有三個文件，程序、圖片、Excel表格數據。

數據情況如下，某公司年底問卷調查(虛構數據)，各相關部門對生產部門在工作協作上的打分情況。

有效數據總計約676條，匿名問卷，包含問卷填寫人所屬部門，年齡，評分。

最后對各部門參與人數進行匯總計數(右側數據)。

首先來安裝一下相關的Python庫，使用百度源。

# 安裝streamlitpip install streamlit -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple/# 安裝Plotly Expresspip install plotly_express==0.4.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple/# 安裝xlrdpip install xlrd==1.2.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple/

因為我們的數據文件是xlsx格式，最新版的xlrd，只支持xls文件。

所以需要指定xlrd版本為1.2.0，這樣pandas才能成功讀取數據。

命令行終端啟動網頁。

# 命令行終端打開文件所在路徑cd Excel_Webapp# 運行網頁streamlit run app.py

成功以后會有提示，并且瀏覽器會自動彈出網頁。

如果沒有自動彈出，可以直接訪問上圖中的地址。

得到結果如下，一個數據可視化網頁出來了。

目前只能在本地訪問查看，如果你想放在網上，可以通過服務器部署，需要自行去研究～

下面我們來看看具體的代碼吧。

import pandas as pdimport streamlit as stimport plotly.express as pxfrom PIL import Image# 設置網頁名稱st.set_page_config(page_title=’調查結果’)# 設置網頁標題st.header(’2020年調查問卷’)# 設置網頁子標題st.subheader(’2020年各部門對生產部的評分情況’)

導入相關的Python包，pandas處理數據，streamlit用來生成網頁，plotly.express則是生成圖表，PIL讀取圖片。

設置了網頁名稱，以及網頁里的標題和子標題。

# 讀取數據excel_file = ’各部門對生產部的評分情況.xlsx’sheet_name = ’DATA’df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name, usecols=’B:D’, header=3)# 此處為各部門參加問卷調查人數df_participants = pd.read_excel(excel_file,sheet_name=sheet_name,usecols=’F:G’,header=3)df_participants.dropna(inplace=True)# streamlit的多重選擇(選項數據)department = df[’部門’].unique().tolist()# streamlit的滑動條(年齡數據)ages = df[’年齡’].unique().tolist()

讀取Excel表格數據，并且得出年齡分布以及部門情況，一共是有5個部門。

添加滑動條和多重選擇的數據選項。

# 滑動條, 最大值、最小值、區間值age_selection = st.slider(’年齡:’, min_value=min(ages), max_value=max(ages), value=(min(ages), max(ages)))# 多重選擇, 默認全選department_selection = st.multiselect(’部門:’, department, default=department)

結果如下。

年齡是從23至65，部門則是市場、物流、采購、銷售、財務這幾個。

由于滑動條和多重選擇是可變的，需要根據過濾條件得出最終數據。

# 根據選擇過濾數據mask = (df[’年齡’].between(*age_selection)) & (df[’部門’].isin(department_selection))number_of_result = df[mask].shape[0]# 根據篩選條件, 得到有效數據st.markdown(f’*有效數據: {number_of_result}*’)# 根據選擇分組數據df_grouped = df[mask].groupby(by=[’評分’]).count()[[’年齡’]]df_grouped = df_grouped.rename(columns={’年齡’: ’計數’})df_grouped = df_grouped.reset_index()

得到數據便可以繪制柱狀圖了。

# 繪制柱狀圖, 配置相關參數bar_chart = px.bar(df_grouped, x=’評分’, y=’計數’, text=’計數’, color_discrete_sequence=[’#F63366’]*len(df_grouped), template=’plotly_white’)st.plotly_chart(bar_chart)

使用plotly繪制柱狀圖。

當我們在網頁調整選項時，有效數據和柱狀圖也會隨之變化。

此外streamlit還可以給網頁添加圖片和交互式表格。

# 添加圖片和交互式表格col1, col2 = st.beta_columns(2)image = Image.open(’survey.jpg’)col1.image(image, caption=’Designed by 小F / 法納斯特’, use_column_width=True)col2.dataframe(df[mask], width=300)

得到結果如下。

可以看到表格有一個滑動條，可以使用鼠標滾輪滾動查看。

最后便是繪制一個餅圖啦！

# 繪制餅圖pie_chart = px.pie(df_participants, title=’總的參加人數’, values=’人數’, names=’公司部門’)st.plotly_chart(pie_chart)

結果如下。

各部門參加問卷調查的人數，也是一個可以交互的圖表。

將銷售、市場、物流取消掉，我們就能看出財務和采購參加問卷調查的人數占比情況。

好了，本期的分享就到此結束了，有興趣的小伙伴可以自行去實踐學習。

代碼及數據：鏈接:https://pan.baidu.com/s/1ARK7YdVB4O8V678fbPnBNw 密碼:z3m9

以上就是python使用Streamlit庫制作Web可視化頁面的詳細內容，更多關于python 制作Web可視化頁面的資料請關注好吧啦網其它相關文章！