scatter, histogram 등의 차트를 스트림릿(streamlit)으로 표현하기

 

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# 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()