scatter, histogram 등의 차트를 스트림릿(streamlit)으로 표현하기

 

# 차트 그리기 방법

import streamlit as st
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sb


def main():
    st.title('차트 그리기 1')
    
    df = pd.read_csv('./data/iris.csv')
    
    st.dataframe(df)
    
    # sepal_length 와 sepal_width의 관계를 차트로 나타내시오
    
    fig1 = plt.figure()
    plt.scatter(data=df, x='sepal_length', y='sepal_width')
    plt.title('Sepal Length vs Width')
    st.pyplot(fig1)
    
    fig2 = plt.figure()
    sb.scatterplot(data=df, x='sepal_length', y='sepal_width')
    plt.title('Sepal Length vs Width')
    st.pyplot(fig2)
    
    fig3 = plt.figure()
    sb.regplot(data=df, x='sepal_length', y='sepal_width')
    plt.title('Sepal Length vs Width')
    st.pyplot(fig3)
    
    # sepal_length로 히스토그램을 그린다
    # bins의 개수는 20개로
    
    fig4 = plt.figure()
    plt.hist(data=df, x='sepal_length', bins=20, rwidth=0.9)
    plt.title('Histogram')
    plt.xlabel('sepal_length')
    plt.ylabel('count')
    st.pyplot(fig4)
    
    
    # sepal_length로 히스토그램을 그리되, bins 개수를 10개와 20개로 두개의 차트를 수평으로 보여주세요
    fig5 = plt.figure(figsize=(10,4))

    plt.subplot(1, 2, 1)
    plt.hist(data=df, x='sepal_length', bins=10, rwidth=0.9)
    plt.title('Histogram')
    plt.xlabel('sepal_length')
    plt.ylabel('count')

    plt.subplot(1, 2, 2)
    plt.hist(data=df, x='sepal_length', bins=20, rwidth=0.9)
    plt.title('Histogram')
    plt.xlabel('sepal_length')
    plt.ylabel('count')

    st.pyplot(fig5)
    
    
    # 판다스의 데이터프레임의 차트로 그릴수 있다
    
    # species는 각각 몇개인지 나타내시오
    print(df['species'].value_counts())
    
    # 위의 결과를 바차트로 나타내시오
    fig7 = plt.figure()
    df['species'].value_counts().plot(kind='bar')
    st.pyplot(fig7)
    
    # sepal_length 컬럼을 히스토그램으로 나타내시오
    fig8 = plt.figure()
    df['sepal_length'].hist()
    st.pyplot(fig8)
    
    
    # df의 상관계수를 구해서, 차트로 표시!
    df_corr = df.corr(numeric_only=True)
    print(df_corr)
    
    fig10 = plt.figure()
    sb.heatmap(df_corr, vmin=-1, vmax=1, annot=True, fmt='.1f')
    st.pyplot(fig10)
    
if __name__ == '__main__' :
    main()