
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
Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08