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DataScience/Streamlit6

Streamlit 웹대시보드 ec2 백그라운드 실행 streamlit 이 설치되어있는 가상환경으로 진입 conda activate "이름" 실행할 디렉토리로 이동 [실행] nohup streamlit run app.py --server.port 8501 & [프로세스확인] ps -ef | grep app.py [프로세스종료] kill "pid" 2023. 4. 29.
Streamlit 을 이용한 자동차 가격예측 웹 대시보드 연습 github 에 새로운 레파지토리를 만든다. readme 파일에 아래와 같이 순서를 적는다. 비쥬얼 스튜디오로 클론을 가져온다. 관련 데이터들은 클론을 가져온 폴더에 넣는다. https://github.com/leopard4/streamlit_car_price_app GitHub - leopard4/streamlit_car_price_app Contribute to leopard4/streamlit_car_price_app development by creating an account on GitHub. github.com 위의 코드로 만들어진 웹 대시보드의 이미지 2022. 12. 13.
Streamlit 여러 차트 그리는 방법들(seaborn,matplotlib,plotly,altair) import streamlit as st import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sb def main() : st.title('차트 그리기 1') df = pd.read_csv('streamlit_data/iris.csv') st.dataframe( df.head() ) # sepal_length 와 sepal_width 의 관계를 차트로 그리시오. fig = plt.figure() plt.scatter(data=df, x='sepal_length', y='sepal_width') plt.title('Sepal Length Vs Width') plt.xlabel('sepal length.. 2022. 12. 13.
Streamlit 파일 분리 앱(사이드 메뉴바 이용 ) 위의 함수를 아래와같이 메인페이지에서 if 문을 사용해 호출하면 해당 메뉴를 클릭했을때 함수가 작동하게 된다. # 이 코드는 메인페이지이다. 서브 페이지의 함수를 모두 작성 후 사용해야 정상동작한다. import streamlit as st # 다른 파일의 함수를 호출하고 싶으면, 함수를 임포트 한다. from app_Home import run_home_app from app_eda import run_eda_app from app_ml import run_ml_app def main(): st.title('파일 분리 앱') menu = ['Home', 'EDA', 'ML','About'] choice = st.sidebar.selectbox('메뉴', menu) if choice == 'Home' :.. 2022. 12. 13.
Streamlit 웹에 파일을 업로드 하는방법, 서버에 저장하는방법 # 파일을 업로드 하는 방법 import streamlit as st import pandas as pd import os from datetime import date, datetime from PIL import Image # 함수정의 # 디렉토리(폴더)명과 파일을 알려주면, # 해당 디렉토리에 파일을 저장해 주는 함수. def save_uploaded_file(directory, file) : # 1. 디렉토리가 있는지 확인하여, 없으면 먼저, 디렉토리부터 만든다. if not os.path.exists(directory) : os.makedirs(directory) # 2. 디렉토리가 있으니, 파일을 저장한다. with open(os.path.join(directory, file.name), 'w.. 2022. 12. 13.
Streamlit 웹대시보드 이미지,동영상,title, button, text, dataframe, multiselect, slider 위의 그림과 무관하게 테스트 코드를 작성하였으니 직접 실행해보면서 테스트 하기를 바람. import streamlit as st import pandas as pd # UI 요소들을 처리하는 방법 # 버튼, 라디오버튼, 셀렉트박스, 멀티셀렉트, 슬라이더 def main() : df = pd.read_csv('streamlit_data/iris.csv') # 버튼을 클릭하면, 데이터프레임이 보이도록 만들기. if st.button('데이터프레임 보기') : st.dataframe(df) name = 'Mike' if st.button('대문자로') : st.text(name.upper()) if st.button('소문자로') : st.text(name.lower()) status = st.radio('정.. 2022. 12. 12.

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