웹대시보드 개발(10) 스트림릿에서 차트 그리기(2)

이번시간은 지난 시간에 이어 차트를 plotly함수로 그리는 방법을 알아보겠다.

 

plotly함수와 기존 차트함수와의 차이점은 확대축소로 유저 친화적인 화면과 영역을 마우스로 가져다 대면

어떤 데이터가 들어갔는지 표시해준다.

 

1) 바차트

# 스트림릿 라이브러리를 사용하기 위한 임포트문 작성
import streamlit as st
import numpy as np
import pandas as pd
#plotly 라이브러리
import plotly.express as px

#altair 라이브러리
import altair as alt

def main() :
	df4 = pd.read_csv('streamlit_data/prog_languages_data.csv')

    st.dataframe(df4.head(3))

	##plotly의 bar차트 그리는 방법
    fig7 = px.bar(df4.sort_values('Sum',ascending=False),x='lang',y='Sum')
    st.plotly_chart(fig7)

if __name__ == '__main__' :
    main()

 

2) 파이 차트

# 스트림릿 라이브러리를 사용하기 위한 임포트문 작성
import streamlit as st
import numpy as np
import pandas as pd
#plotly 라이브러리
import plotly.express as px

#altair 라이브러리
import altair as alt

def main() :
     df4 = pd.read_csv('streamlit_data/prog_languages_data.csv')

    st.dataframe(df4.head(3))


    ##plotly의 pie 차트 그리는 방법
    fig6 = px.pie(df4, 'lang','Sum',title='각 언어별 파이차트')
    st.plotly_chart(fig6)



if __name__ == '__main__' :
    main()

 

3)지도위에 표시

# 스트림릿 라이브러리를 사용하기 위한 임포트문 작성
import streamlit as st
import numpy as np
import pandas as pd
#plotly 라이브러리
import plotly.express as px

#altair 라이브러리
import altair as alt

def main() :

        ###위치 정보를 지도에 표시하는 방법
        ### 스트림릿의 map차트

    df3 = pd.read_csv('streamlit_data/location.csv')

    st.dataframe(df3.head(3))

    st.map(df3,zoom=5)



if __name__ == '__main__' :
    main()