La representació de les dades en forma visual ajuda a comprendre i analitzar les dades d'una manera més fàcil. Per a la representació de dades, s'utilitzen diferents biblioteques de Python i una d'aquestes biblioteques és Streamlit. Streamlit s'utilitza universalment per a la visualització de dades en diferents camps com les ciències de dades i l'aprenentatge automàtic per mostrar dades o resultats en forma presentable.
En alguns escenaris, els usuaris han de representar o representar la distribució de dades entre les regions. En aquestes situacions, els usuaris poden visualitzar les dades geogràficament mitjançant mapes.
En aquest bloc, demostrarem com representar dades en un mapa a Streamlit.
Com traçar dades en un mapa amb Streamlit?
Per visualitzar geogràficament les dades o els resultats generats, traceu les dades en un mapa a Streamlit. Per fer-ho, seguiu les instruccions enumerades.
Pas 1: aneu al Directori del projecte
En primer lloc, projecteu el directori a través del ' cd
Nota: Es recomana intentar treballar en un entorn virtual, ja que es considera un bon enfocament i aïlla el pip i tots els mòduls, paquets i biblioteques necessaris. L'entorn virtual es pot instal·lar i configurar mitjançant el nostre article enllaçat ' ”.
Pas 2: activa l'entorn virtual
A continuació, activeu l'entorn virtual mitjançant l'ordre següent:
streamlitenv\Scripts\activate
A l'ordre anterior, estem activant “ streamlitenv ” virtualenv:
Pas 3: instal·leu Streamlit
A continuació, instal·leu la biblioteca de Python streamlit utilitzant l'ordre donada:
pip instal·lar streamlit
La sortida següent indica que hem instal·lat el streamlit a activate virtualenv:
Pas 4: traça les dades al mapa
Ara, creeu el fitxer de programa anomenat ' Mapdata.py ”. Enganxeu el fragment donat al fitxer:
importació streamlit com stimportar pandes com pd
st.títol ( 'Traçar dades en un mapa' )
map_data = { 'anys' : [ 53.958332 , 52.205276 , 51.509865 , 51.752022 , 52.633331 ] ,
'lon' : [ - 1.080278 , 0.119167 , - 0.118092 , - 1.257677 , - 1.133333 ] ,
'Ciutat' : [ 'York' , 'Cambridge' , 'Londres' , 'Oxford' , 'Leicester' ] }
df = pd.DataFrame ( dades_mapa )
st.escriure ( df )
st.map ( dades = df )
La descripció del fragment anterior és la següent:
-
- Primer, importeu les biblioteques necessàries mitjançant “ importar ”. Per representar dades en un mapa, hem importat el ' pandes ' i ' streamlit ” biblioteques.
- A continuació, truqueu al ' títol () ” mètode per definir el títol de la pàgina:
- Ara, creeu els marcs de dades especificant algunes dades simulades o estàtiques. Per a la demostració, hem especificat la latitud, la longitud i el nom de la ciutat i l'hem emmagatzemat al ' dades_mapa ” variable.
- Per vincular dades en marcs de dades, utilitzeu la biblioteca del panda trucant al ' Dataframe() ” i també passa la variable “map_data” com a paràmetre.
- Per mostrar el marc de dades a la pàgina web, utilitzeu el streamlit ' escriure () ' i passar el marc de dades ' df ” entre parèntesis.
- Ara, traceu les dades en un mapa utilitzant el ' mapa () ” mètode de streamlit. També accepta diferents paràmetres com ara ' dades ”, “ mida ”, “ color ”, i “ zoom ”. Per representar dades en un mapa, hem passat el ' dades ” paràmetre.
Pas 5: executeu el programa a Streamlit
Per executar el programa, utilitzeu ' execució streamlit
La sortida mostra que el ' Mapdata.py ' el programa s'està executant a ' localhost:8501 ”:
Obriu el navegador, navegueu a 'http://localhost:8501” and verify if the program is executing or not. The below results show the data in dataframes and plot it on the map:
La sortida següent mostra la representació geogràfica de les dades traçant-les al mapa:
Com llegir dades del fitxer CSV i representar-les al mapa a Streamlit?
Les dades també es poden llegir des de fonts externes, com ara fitxers o bases de dades. Per llegir o obtenir les dades del fitxer CSV i representar-les al mapa, seguiu les instruccions donades.
Pas 1: llegiu les dades del fitxer CSV i traceu-les en un mapa
Creeu un fitxer anomenat ' Demo1.py ” i copieu-hi el fragment que es proporciona a continuació:
importar pandes com pdimportació streamlit com st
st.títol ( 'Traçar dades al mapa en Streamlit' )
df = pd.read_csv ( r 'C:\Usuaris\Dell\Documents\Streamlit Tutorial\UKrecords.csv' )
st.dataframe ( df )
st.map ( dades = df , latitud = 'anys' , longitud = 'lng' )
L'explicació del codi anterior és la següent:
-
- Primer, importeu el ' pandes ' i ' streamlit ” biblioteques.
- Establiu el títol de la pàgina amb el botó “ títol () ” mètode.
- Ara, llegiu les dades del fitxer CSV utilitzant el ' llegir_csv ” de la biblioteca del panda i emmagatzemar les dades al “ df ” variable.
- Per representar les dades extretes de CSV en un marc de dades, utilitzeu el ' marc de dades () ” mètode de streamlit i passar la variable “df” entre parèntesis.
- Per representar les dades en un mapa, utilitzeu el ' mapa () ” mètode. Passeu també el ' dades ”, “ latitud ' i ' longitud ” paràmetres entre parèntesis.
- Aquí, el ' dades El valor s'estableix com a df ”, “ latitud ' i ' longitud ” els valors s'estableixen segons les seves respectives columnes al fitxer CSV.
Pas 2: executeu el programa
Per executar el fitxer de programa a streamlit, utilitzeu el ' cursa corrent ” comanda juntament amb el nom del fitxer:
execució simplificada Demo1.py
Ara, obriu el navegador i navegueu a ' http://localhost:8501 ” per accedir a la pàgina web streamlit. La sortida mostra les dades extretes de CSV en marcs de dades simplificats i també les traça en un mapa:
Els resultats següents mostren la representació regional de les dades traçant-les al mapa streamlit:
Es tracta de traçar dades en un mapa amb streamlit.
Conclusió
Per traçar les dades al mapa en streamlit, primer, creeu un fitxer de programa i importeu els mòduls, pandes i streamlit necessaris al programa. Després d'això, especifiqueu les dades simulades al programa i emmagatzemeu-les en marcs de dades pandas mitjançant el ' pd.Dataframe() ” mètode. Els usuaris també poden llegir les dades d'un fitxer CSV mitjançant el ' b ” mètode. Ara, traceu les dades al mapa mitjançant el ' st.map() ” mètode de streamlit. Aquest bloc ha demostrat com representar dades en un mapa a Streamlit.