PROJECT 1-(6) SelectBox(셀렉트박스) 활용하기

 

사용해야 하는 라이브러리를 임포트합니다

python

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from PIL import Image #파이썬 이미지 라이브러리 PIL
import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np

 

 

 

데이터 불러오기

사용할 데이터를 불러옵니다.

데이터는 주피터노트북에서 2024/4/29자로 국내 ETF 데이터를 불러왔습니다

사용한 데이터는 아래와 같습니다

 

KRETF.csv

0.07MB

 

bash

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​​​​col1, col2, col3 = st.columns([1, 2.5, 1])  # 화면을 가운데 정렬하기 위함이다
​​​​
​​​​with col2 :
​​​​​​​​
​​​​​​​​# 1. 데이터 불러오기
​​​​​​​​etf_list = pd.read_csv('./KRETF.csv')
​​​​​​​​
​​​​​​​​# 2. 전체 설명하기
​​​​​​​​st.title('Ⅲ. 국내 ETF 주식가치비교')
​​​​​​​​st.header(' : Comparing domestic ETF stock valuations')
​​​​​​​​st.text('ETF데이터는 2024/4/29 기준 데이터입니다.')
​​​​​​​​st.text('ETF는 하나의 주식으로 거래되지만 여러 자산에 대한 소유권을 가질 수 있게 해줍니다.')
​​​​​​​​st.text('쉽게 말하면 여러 채권과 주식, 자산을 담고있는 하나의 상자로 표현됩니다.')
​​​​​​​​st.text('주식은 분산투자하는 경우, risk가 서로 상쇄되어 안전성이 높아지기 때문에')
​​​​​​​​st.text('그 자체로 분산투자가 가능한 ETF는 원금상실위험이 적은 안전한 투자대상으로 평가됩니다')
​​​​​​​​st.header('')

 

 

 

 

이자율 높은 순서대로 내림차순하기

ascending=True(오름차순)이 sort_values의 기본값이기 때문에 ascending=False로 하여 내림차순으로 지정합니다.

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​​​​​​​​# 3. 이자율 높은 순서로 데이터프레임 화면에 표시
​​​​​​​​st.subheader('이자율(EarningRate) 높은 순서로 보기')
​​​​​​​​st.text('이자율(EarningRate)은 일정 기간 동안 얻는 수입이나 수익의 속도를 나타내는 지표입니다.')
​​​​​​​​
​​​​​​​​# 3-(1) etf_list DataFrame에서 'EarningRate' 열을 내림차순으로 정렬
​​​​​​​​etf_list = etf_list.sort_values(by='EarningRate', ascending=False)

​​​​​​​​# 3-(2) 정렬된 DataFrame을 streamlit의 st.dataframe()에 전달
​​​​​​​​etf_list = etf_list.iloc[:,[2,3,4,6,7,9]]  #특정 열만 가져옵니다
​​​​​​​​
​​​​​​​​# 3-(3) 화면에 표시
​​​​​​​​st.dataframe(etf_list)

 

 

 

 

 

카테고리(Category) 컬럼에 대한 설명

header, subheader, text를 사용하여 내용을 적었습니다

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​​​​​​​​# 4. ETF 카테고리별 이자율 보기
​​​​​​​​st.header('')
​​​​​​​​st.header('# ETF 카테고리별 이자율 보기')
​​​​​​​​st.header('')
​​​​​​​​
​​​​​​​​# 4-(1) 카테고리에 대한 설명
​​​​​​​​st.subheader('1. 국내시장지수 ETF')
​​​​​​​​st.text('국내시장지수 ETF는 우리나라 증시를 추종하는 ETF입니다')
​​​​​​​​st.subheader('2. 국내업종/테마 ETF')
​​​​​​​​st.text('TIGER 2차전지테마, KODEX삼성그룹과 같은 특정 테마에 투자하는 ETF들이 상장되어 있습니다')
​​​​​​​​st.subheader('3. 국내파생')
​​​​​​​​st.text('국내파생ETF상품은 레버리지, 인버스 ETF들을 말합니다')
​​​​​​​​st.text('레버리지 ETF는 추종지수의 2배수로 수익률을 낼 수 있는 상품입니다')
​​​​​​​​st.text('반대로 지수가 1% 하락하면 ETF는 2% 손실을 보게 됩니다')
​​​​​​​​st.subheader('4. 해외주식')
​​​​​​​​st.text('미국의 S&P500지수 또는 나스닥지수를 추종하는 ETF 등 해외주식을 추종하는 ETF들이 있습니다.')
​​​​​​​​st.subheader('5. 원자재')
​​​​​​​​st.text('원자재 ETF는 원유, 금선물 등의 시세를 추종하는 ETF 입니다 특징은 롤오버비용, 괴리율이 크게 발생하여')
​​​​​​​​st.text('추종지수를 잘 따라가지 못하는 경우가 많아 투자시에 주의가 필요하다는 것입니다.')
​​​​​​​​st.subheader('6. 채권')
​​​​​​​​st.text('채권형 ETF는 국채 등의 지수에 투자하는 상품입니다')
​​​​​​​​st.subheader('7. 기타')
​​​​​​​​st.text('KODEX달러선물 ETF, TIGER일본엔선물 ETF 등이 있습니다')
​​​​​​​​st.text('달러가격 상승 또는 일본엔화의 상승을 예상한다면 투자할 수 있는 상품들입니다')
​​​​​​​​st.header('')

 

 

 

 

 

 

 

SelectBox(셀렉트박스) 활용

 

Category는 숫자로 1,2,3,4,5,6,7로 되어있는데, 셀렉트박스에는 해당하는 컬럼의 name을 한글화하여 넣고,

카테고리의 name을 선택하면 그에 맞는 Category(1,2,3,4,5,6,7)에 해당하는 데이터 행을 가져오도록 할 것이다. 

 

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​​​​​​​​# 4-(2) 셀렉트박스 만들어서 컬럼 클릭하면 컬럼별 데이터 출력하게하기
​​​​​​​​etf_list2 = etf_list.groupby('Category')['EarningRate'].mean().reset_index()
​​​​​​​​etf_list2.dropna(inplace=True)
​​​​​​​​
​​​​​​​​etf_list2.loc[etf_list2['Category'] == 1, 'Category_Name'] = '국내시장지수 ETF'
​​​​​​​​etf_list2.loc[etf_list2['Category'] == 2, 'Category_Name'] = '국내업종/테마 ETF'
​​​​​​​​etf_list2.loc[etf_list2['Category'] == 3, 'Category_Name'] = '국내파생'
​​​​​​​​etf_list2.loc[etf_list2['Category'] == 4, 'Category_Name'] = '해외주식'
​​​​​​​​etf_list2.loc[etf_list2['Category'] == 5, 'Category_Name'] = '원자재'
​​​​​​​​etf_list2.loc[etf_list2['Category'] == 6, 'Category_Name'] = '채권'
​​​​​​​​etf_list2.loc[etf_list2['Category'] == 7, 'Category_Name'] = '기타'

​​​​​​​​etf_list2 = etf_list2[['Category','Category_Name','EarningRate']]
​​​​​​​​
​​​​​​​​choice = st.selectbox('카테고리를 선택하세요', etf_list2['Category_Name'])
​​​​​​​​
​​​​​​​​if choice == '국내시장지수 ETF' :
​​​​​​​​​​​​st.dataframe(etf_list.loc[etf_list['Category']==1], width=2000, height=350)
​​​​​​​​elif choice == '국내업종/테마 ETF' :
​​​​​​​​​​​​st.dataframe(etf_list.loc[etf_list['Category']==2], width=2000, height=350)
​​​​​​​​elif choice == '국내파생' :
​​​​​​​​​​​​st.dataframe(etf_list.loc[etf_list['Category']==3], width=2000, height=350)
​​​​​​​​elif choice == '해외주식' :
​​​​​​​​​​​​st.dataframe(etf_list.loc[etf_list['Category']==4], width=2000, height=350)
​​​​​​​​elif choice == '원자재' :
​​​​​​​​​​​​st.dataframe(etf_list.loc[etf_list['Category']==5], width=2000, height=350)
​​​​​​​​elif choice == '채권' :
​​​​​​​​​​​​st.dataframe(etf_list.loc[etf_list['Category']==6], width=2000, height=350)
​​​​​​​​else :
​​​​​​​​​​​​st.dataframe(etf_list.loc[etf_list['Category']==7], width=2000, height=350)