京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:俊欣
来源:关于数据分析与可视化
小编最近碰上了一个数据分析利器,可以将我们需要的数据展示在网页上,并且进行相对深度的数据分析与挖掘,所以就打算借此机会和大家分享一下。
我们知道用Streamlit模块来进行web应用的开发真的非常的方便,但是在展示表格方面则显得十分地简陋,只有两个简单的接口函数,分别是st.table(df)和st.dataframe(df),对于字段较多的表格数据的展示非常的不友好,今天小编就来介绍一款Streamlit的插件,streamlit-aggrid,它的基础功能包括
首先我们先通过pip命令下载该模块
pip install streamlit-aggrid
我们先来写一个简单的demo,看一下该模块到底能实现哪些功能,代码如下
import pandas as pd import streamlit as st from st_aggrid import AgGrid
st.set_page_config(page_title="网飞(Netflix)的电影数据分析", layout="wide")
st.title("网飞(Netflix)的电影数据分析")
shows = pd.read_csv("netflix_titles.csv")
AgGrid(shows)
output
我们和st.dataframe(shows)出来的结果相比,发现调用streamlit-aggrid模块展示出来的表格更加美观,如下图所示
不同方法的结果对比
当然我们还能够给数据进行排序,如下图所示
并且还可以根据指定的条件来进行数据的筛选,如下图所示
我们还可以按照自己的喜好来拖拽表格当中的每一列的数据,调整表格的顺序
除了上面的一些基本操作之外,streamlit-aggrid模块展示出来的表格数据还支持翻页操作,代码如下
import pandas as pd import streamlit as st from st_aggrid import AgGrid from st_aggrid.grid_options_builder import GridOptionsBuilder
st.set_page_config(page_title="网飞(Netflix)的电影数据分析", layout="wide")
st.title("网飞(Netflix)的电影数据分析")
shows = pd.read_csv("netflix_titles.csv")
gb = GridOptionsBuilder.from_dataframe(shows)
gb.configure_pagination()
gridOptions = gb.build()
AgGrid(shows, gridOptions=gridOptions)
output
我们平常在Pandas模块当中用到的groupby分组统计来streamlit-aggrid模块当中也可以轻松地实现,代码如下
import pandas as pd import streamlit as st from st_aggrid import AgGrid from st_aggrid.grid_options_builder import GridOptionsBuilder
st.set_page_config(page_title="网飞(Netflix)的电影数据分析", layout="wide")
st.title("网飞(Netflix)的电影数据分析")
shows = pd.read_csv("netflix_titles.csv")
gb = GridOptionsBuilder.from_dataframe(shows)
gb.configure_pagination()
gb.configure_side_bar()
gb.configure_default_column(groupable=True, value=True, enableRowGroup=True, aggFunc="sum", editable=True)
gridOptions = gb.build()
AgGrid(shows, gridOptions=gridOptions, enable_enterprise_modules=True)
这样,在表格的最左侧会出现工具栏,我们可以在其中进行进一步的操作,如下图所示
在Pandas模块当中我们可以给指定的数据高亮显示,那么同样地在streamlit-aggrid模块当中也可以实现,代码如下
shows = pd.read_csv("netflix_titles.csv")
gb = GridOptionsBuilder.from_dataframe(shows)
cellsytle_jscode = JsCode( """
function(params) {
if (params.value.includes('United States')) {
return {
'color': 'white',
'backgroundColor': 'red'
}
} else {
return {
'color': 'black',
'backgroundColor': 'white'
}
}
};
""" )
gb.configure_column("country", cellStyle=cellsytle_jscode)
gridOptions = gb.build()
data = AgGrid(
shows,
gridOptions=gridOptions,
enable_enterprise_modules=True,
allow_unsafe_jscode=True )
我们将国家为“美国”的电影数据用红色高亮显示出来,如下图所示
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level III 考试大纲将于 2025 年 12 月 31 日实施重大更新,并正式启用,2026年3月考 ...
2025-12-31“字如其人”的传统认知,让不少“手残党”在需要签名的场景中倍感尴尬——商务签约时的签名歪歪扭扭,朋友聚会的签名墙不敢落笔 ...
2025-12-31在多元统计分析的因子分析中,“得分系数”是连接原始观测指标与潜在因子的关键纽带,其核心作用是将多个相关性较高的原始指标, ...
2025-12-31对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,高质量的数据是开展后续分析、挖掘业务价值的基础,而数据采集作为数据链路的 ...
2025-12-31在中介效应分析(或路径分析)中,间接效应是衡量“自变量通过中介变量影响因变量”这一间接路径强度与方向的核心指标。不同于直 ...
2025-12-30数据透视表是数据分析中高效汇总、多维度分析数据的核心工具,能快速将杂乱数据转化为结构化的汇总报表。在实际分析场景中,我们 ...
2025-12-30在金融投资、商业运营、用户增长等数据密集型领域,量化策略凭借“数据驱动、逻辑可验证、执行标准化”的优势,成为企业提升决策 ...
2025-12-30CDA(Certified Data Analyst),是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下,源自中国,走向世界,面向全行业的专业技能认证,旨 ...
2025-12-29在数据分析领域,周期性是时间序列数据的重要特征之一——它指数据在一定时间间隔内重复出现的规律,广泛存在于经济、金融、气象 ...
2025-12-29数据分析师的核心价值在于将海量数据转化为可落地的商业洞察,而高效的工具则是实现这一价值的关键载体。从数据采集、清洗整理, ...
2025-12-29在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业提升决策效率、挖掘商业价值的核心工具。CDA(Certified Data Analys ...
2025-12-29CDA中国官网是全国统一的数据分析师认证报名网站,由认证考试委员会与持证人会员、企业会员以及行业知名第三方机构共同合作,致 ...
2025-12-26在数字化转型浪潮下,审计行业正经历从“传统手工审计”向“大数据智能审计”的深刻变革。教育部发布的《大数据与审计专业教学标 ...
2025-12-26统计学作为数学的重要分支,是连接数据与决策的桥梁。随着数据规模的爆炸式增长和复杂问题的涌现,传统统计方法已难以应对高维、 ...
2025-12-26数字化浪潮席卷全球,数据已成为企业核心生产要素,“用数据说话、用数据决策”成为企业生存与发展的核心逻辑。在这一背景下,CD ...
2025-12-26箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,凭借简洁的结构直观呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键信息,广泛应用 ...
2025-12-25在数据驱动决策的时代,基于历史数据进行精准预测已成为企业核心需求——无论是预测未来销售额、客户流失概率,还是产品需求趋势 ...
2025-12-25在数据驱动业务的实践中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,本质上是通过“指标”这一数据语言,解读业务现 ...
2025-12-25在金融行业的数字化转型进程中,SQL作为数据处理与分析的核心工具,贯穿于零售银行、证券交易、保险理赔、支付结算等全业务链条 ...
2025-12-24在数据分析领域,假设检验是验证“数据差异是否显著”的核心工具,而独立样本t检验与卡方检验则是其中最常用的两种方法。很多初 ...
2025-12-24