Streamlit 대시보드 작성 2일차

1. 오늘 배운것.

먼저 streamlit 문법을 배우기 전에 튜터님께서 공식문서를 많이 참고하라고 하셨습니다.

https://docs.streamlit.io/develop/api-reference/text

Streamlit Docs

스트림릿 공식문서 사이트이고 문법찾기가 쉽게 되어있어서 나중에 문법을 까먹는다면 참고하는게 중요한것 같습니다.

 

1-1. streamlit 주요 함수

1) st.header() : 섹션이나 큰 제목을 표현할 때 사용 합니다.

st.header("이것은 헤더입니다.")

 

2) st.subheader() : 헤더보다 한 단계 작은 제목입니다.

st.subheader("이것은 서브헤더입니다.")

 

3) st.markdown() : 마크다운 문법으로 텍스트 스타일링이 가능합니다.

st.markdown('**굵게** 또는 _기울임꼴_ 텍스트를 작성할 수 있습니다.  ')
st.title("Markdown Demo")

st.markdown("# H1 헤더 (MarkDown)")
st.markdown("## H2 헤더 (MarkDown)")
st.markdown("### H3 헤더 (MarkDown)")

st.markdown("**굵게** 혹은 *기울임* 할 수도 있어요.")
st.markdown("[Streamlit 공식 사이트](https://streamlit.io/)로 이동하기")

st.markdown("""
- **:red[빨간색 텍스트]**와 **:blue[파란색 텍스트]**  
- 이모지 :sparkles:도 넣어보자! 
""")

st.markdown("""
| 이름     | 직업     | 나이 |
|----------|----------|------|
| 홍길동   | 도적     | 25   |
| 김철수   | 개발자   | 30   |
| 이영희   | 디자이너 | 28   |
""")

 

 

 

 

4) st.caption() : 작은 설명이나 캡션을 달 때 사용합니다.

st.caption("이미지나 그래프의 주석을 달 때 유용합니다.")

 

5) st.text() : 단순 텍스트를 표시할 때 사용합니다.

st.text("간단히 텍스트만 표시합니다.")

 

6) st.write() : 텍스트, 데이터프레임, 차트 등 다양한 객체를 자동으로 적절히 표시합니다.

st.write("이것은 write 함수입니다.")
st.write({"key": "value"})

 

7) st.code() : 코드 블록을 예쁘게 표시합니다.

code_example = """
def hello_world():
    print("Hello World")
"""
st.code(code_example, language="python")

 

8) st.latex() : LaTeX 문법을 이용한 수식 표현이 가능합니다.

(자세한건 공식사이트 참고)

st.latex(r"\frac{n!}{k!(n-k)!}")

 

1-2. 다양한 입력 위젯 사용

1) st.text_input() : 사용자의 간단한 텍스트 입력을 받을 수 있습니다.

user_name = st.text_input("이름을 입력하세요", placeholder="홍길동")
st.write(f"안녕하세요, {user_name} 님!")

 

2) st.text_input() : 사용자의 간단한 텍스트 입력을 받을 수 있습니다.

user_memo = st.text_area("메모를 남겨주세요", height=100)
st.write("메모 내용:", user_memo)

 

3) st.number_input() : 숫자(정수,실수)를 입력받거나 슬라이터 형태로 사용할 수 있습니다.

age = st.number_input("나이를 입력하세요", min_value=1, max_value=120, value=20)
st.write(f"당신의 나이는 {age}입니다.")

 

4) st.date_input() : 날짜를 선택할 수 있는 캘린더 위젯입니다.

selected_date = st.date_input("날짜 선택")
st.write("선택한 날짜:", selected_date)

 

5) st.selectbox() : 여러 옵션 중 하나만 고를 수 있습니다.

fruit = st.selectbox("어떤 과일을 좋아하세요?", ["사과", "바나나", "딸기"])
st.write(f"선택한 과일은 {fruit}입니다.")

 

6) st.multiselect() : 여러 옵션을 복수로 선택할 수 있습니다.

colors = st.multiselect("좋아하는 색을 골라보세요", ["빨강", "파랑", "초록", "노랑"], ["빨강"])
st.write("선택한 색상:", colors)

 

 

7) st.radio()

choice = st.radio(
    "어떤 동물을 좋아하세요?",
    ("고양이", "강아지", "코끼리")
)

st.write("당신이 선택한 동물은:", choice)

if choice == "고양이":
    st.write("🐱 야옹~")
elif choice == "강아지":
    st.write("🐶 멍멍!")
else:
    st.write("🐘 뿌우~")

 

8) st.button() : 클릭 여부에 따라 True / False를 반환합니다.

button_cho = st.button('자폭버튼')
if button_cho:
    st.write('자폭버튼이 눌렸습니다. 3초 후에 폭발합니다... 💥💥💥')

 

import random

st.title("🔮 오늘의 운세 뽑기")

if st.button("운세 뽑기"):
    fortunes = [
        "대박! 오늘은 황금 같은 기회가 온다!",
        "조심조심~ 길을 가다가 복이 굴러들어올 수도?!",
        "평탄한 하루! 큰 일은 없으나 작은 행복이 있을 예정!",
        "약간의 우울함이 스칠 수 있지만, 친구와 수다로 극복 가능!",
        "캠프 끝나고 여자친구가 생겨요!"
    ]
    result = random.choice(fortunes)
    st.markdown(f"**당신의 운세: {result}**")
else:
    st.markdown("💡 버튼을 눌러 당신의 오늘 운세를 확인해보세요!")

안생기던데요..

 

9) st.slider() : 숫자 범위를 시각적으로 조절할 수 있는 슬라이더 입니다.

 

1-3.  그래프 시각화

1) streamlit 기본차트 활용하기

import pandas as pd
import numpy as np

# 예시 데이터 생성
chart_data = pd.DataFrame(
    np.random.randn(20, 3),
    columns=["a", "b", "c"]
)

st.line_chart(chart_data)   # 라인 차트
st.bar_chart(chart_data)    # 바 차트
st.area_chart(chart_data)   # 영역 차트

 

 

2) Matplotlib & Seaborn

 

2-1. st.pyplot(fig) : Matplotlib figure 객체를 streamlit 앱에 렌더링

import matplotlib.pyplot as plt

# 임의 데이터 생성
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y, color="blue", label="sin(x)")
ax.set_title("Matplotlib Sin Graph")
ax.set_xlabel("X-axis")
ax.set_ylabel("Y-axis")
ax.legend()

st.pyplot(fig)

2-2. Seaborn

import seaborn as sns

# 샘플 데이터셋: tips
tips = sns.load_dataset("tips")

fig, ax = plt.subplots()
sns.scatterplot(data=tips, x="total_bill", y="tip", hue="time", ax=ax)
ax.set_title("Seaborn Scatter Plot (Tips Data)")

st.pyplot(fig)

 

3) st.plotly_chart(fig) : Plotly Figure 객체를 Streamlit 앱에 렌더링

import plotly.express as px

# 예시로 iris 데이터셋 사용
df_iris = px.data.iris()

fig = px.scatter(
    df_iris,
    x="sepal_width",
    y="sepal_length",
    color="species",
    size="petal_length",
    title="Plotly - Interactive Scatter Plot"
)

st.plotly_chart(fig)  # st.plotly_chart()를 사용