Création d'une application d'analyse de données à l'aide de Streamlit

Qu'est-ce que Streamlit

Cet article explique comment utiliser Streamlit. Streamlit est un framework python qui vous permet de créer des applications frontales. Les graphiques créés avec le DataFrame de Pandas et les bibliothèques de dessins telles que plotly et altair peuvent être intégrés et peuvent être appliqués à l'analyse des données en fonction de l'appareil.

environnement

• macOS Catalina (ver.10.15.6)

Installation

Il peut être installé de plusieurs manières.

1. Installez avec pip. Recommandé par HP

Terminal

pip install streamlit

2. Créez un environnement virtuel avec conda. Reportez-vous au forum officiel

Terminal

conda create -y -n streamlit python=3.7
conda activate streamlit
pip install streamlit

Exécution de fichier

Exécutez le fichier Python comme suit:

Terminal

nom du fichier d'exécution streamlit.py

Fonctionnalités Streamlit

La [référence API] officielle HP (https://docs.streamlit.io/en/stable/api.html) résume les fonctionnalités de streamlit. Parmi eux, les fonctions qui peuvent être utilisées pour l'analyse des données sont résumées.

Afficher le titre

st_app.py

import streamlit as st
st.title('My app')

Afficher le document

st_app.py

import streamlit as st
st.write("Good morning")

Affichage de DataFrame

st_app.py

import streamlit as st
import pandas as pd
st.table(pd.DataFrame({
    'first column': [1, 2, 3, 4],
    'second column': [10, 20, 30, 40]
}))

Affichage Markdown

st_app.py

import streamlit as st
st.markdown('# Markdown documents')

Affichage de Plotly

Plotly est l'une des bibliothèques de dessin python qui peut créer différents types de graphiques.

st_app.py

import streamlit as st
import plotly.graph_objs as go

animals = ['giraffes', 'orangutans', 'monkeys']
populations = [20, 14, 23]

fig = go.Figure(data=[go.Bar(x=animals, y=populations)])

fig.update_layout(
    xaxis = dict(
        tickangle = 0,
        title_text = "Animal",
        title_font = {"size": 20},
        title_standoff = 25),
    yaxis = dict(
        title_text = "Populations",
        title_standoff = 25),
    title ='Title')


st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)

Affichage d'Altair

Altair est l'une des bibliothèques de dessin python qui peut créer différents types de graphiques. La fonction est de saisir des données avec Pandas DataFrame. Référence

st_app.py

import streamlit as st
import altair as alt
from vega_datasets import data

source = data.cars()

fig = alt.Chart(source).mark_circle(size=60).encode(
    x='Horsepower',
    y='Miles_per_Gallon',
    color='Origin',
    tooltip=['Name', 'Origin', 'Horsepower', 'Miles_per_Gallon']
).properties(
    width=500,
    height=500
).interactive()

st.write(fig)

Affichage des boutons

Altair peut afficher un bouton qui renvoie un type booléen.

st_app.py

import streamlit as st
answer = st.button('Say hello')

if answer == True:
     st.write('Why hello there')
else:
     st.write('Goodbye')

[Avant d'appuyer sur]

[Après avoir appuyé sur]

Affichage du bouton de contrôle

Il est également possible d'afficher un bouton de contrôle qui renvoie un type booléen.

st_app.py

import streamlit as st
answer = st.button('Say hello')

if answer == True:
     st.write('Why hello there')
else:
     st.write('Goodbye')

【Pas de contrôle】

[Vérifié]

Affichage des boutons radio

Il est également possible de sélectionner un élément avec un bouton radio.

st_app.py

import streamlit as st
genre = st.radio(
     "What's your favorite movie genre",
     ('Comedy', 'Drama', 'Documentary'))

if genre == 'Comedy':
     st.write('You selected comedy.')
else:
     st.write("You didn't select comedy.")

Affichage de la liste déroulante

Si vous souhaitez n'en sélectionner qu'un dans la liste déroulante:

st_app.py

import streamlit as st
agree = st.checkbox('I agree')

if agree == True :
     st.write('Great!')

Pour en sélectionner deux ou plus dans la liste déroulante en même temps:

st_app.py

import streamlit as st
options = st.multiselect(
    'What are your favorite colors',
    ['Green', 'Yellow', 'Red', 'Blue'],
    ['Yellow', 'Red'])

st.table(options)

Affichage du curseur

Pour sélectionner une valeur: Dans l'exemple suivant, un curseur qui se déplace avec une valeur minimale de 0, une valeur maximale de 130, un intervalle de 1 et une valeur initiale de 25 s'affiche.

st_app.py

import streamlit as st
age = st.slider('How old are you?',  min_value=0, max_value=130, step=1, value=25)
st.write("I'm ", age, 'years old')

Pour sélectionner deux valeurs: Dans l'exemple suivant, un curseur qui se déplace avec une valeur minimale de 0,0, une valeur maximale de 100,0 et une valeur initiale de `` (25,0, 75,0) '' s'affiche.

st_app.py

import streamlit as st
values = st.slider(
    'Select a range of values',
   0.0, 100.0, (25.0, 75.0))
st.write('Values:', values)

Exemple d'application

• Régression linéaire robuste utilisant scikit-learn
• Analyse des données du métabolome à l'aide de MetaboanalystR