Представление данных в визуальной форме помогает упростить понимание и анализ данных. Для представления данных используются разные библиотеки Python, одна из них — Streamlit. Streamlit универсально используется для визуализации данных в различных областях, таких как наука о данных и машинное обучение, для отображения данных или результатов в презентабельной форме.
В некоторых сценариях пользователям необходимо построить график или представить распределение данных по регионам. В таких ситуациях пользователи могут визуализировать данные географически с помощью карт.
В этом блоге мы покажем, как отображать данные на карте в Streamlit.
Как нанести данные на карту в Streamlit?
Чтобы визуализировать данные или полученные результаты географически, нанесите данные на карту в Streamlit. Для этого следуйте перечисленным инструкциям.
Шаг 1. Перейдите в каталог проекта.
Сначала спроецируйте каталог через « cd <путь к каталогу проекта> » команда:
CD C:\Users\Dell\Documents\Streamlit Tutorial
Примечание: Рекомендуется попробовать поработать в виртуальной среде, поскольку это считается хорошим подходом и изолирует pip и все необходимые модули, пакеты и библиотеки. Виртуальную среду можно установить и настроить с помощью нашей связанной статьи « ».
Шаг 2. Активируйте виртуальную среду
Затем активируйте виртуальную среду, используя следующую команду:
streamlitenv\Scripts\activate
В приведенной выше команде мы активируем « стримлитенв »виртуальное окружение:
Шаг 3. Установите Streamlit
Затем установите библиотеку Pythonstreamlit, используя данную команду:
пункт установить освещенный потоком света
Вывод ниже показывает, что мы установилиstreamlit в активации virtualenv:
Шаг 4. Нанесение данных на карту
Теперь создайте файл программы с именем « Mapdata.py ». Вставьте данный фрагмент в файл:
импорт стримлит как ул.импорт панд как ПД
ст.титул ( «Нанесение данных на карту» )
карта_данные = { 'годы' : [ 53,958332 , 52.205276 , 51,509865 , 51.752022 , 52.633331 ] ,
'лон' : [ - 1,080278 , 0,119167 , - 0,118092 , - 1,257677 , - 1,133333 ] ,
'Город' : [ 'Йорк' , «Кембридж» , «Лондон» , «Оксфорд» , «Лестер» ] }
дф = pd.DataFrame ( карта_данные )
ул.писать ( дф )
ул.карта ( данные '=' дф )
Описание приведенного выше фрагмента выглядит следующим образом:
-
- Сначала импортируйте необходимые библиотеки через « Импортировать ». Для нанесения данных на карту мы импортировали « панды ' и ' освещенный потоком света » библиотеки.
- Далее позвоните в « заголовок() ” метод для установки заголовка страницы:
- Теперь создайте фреймы данных, указав некоторые фиктивные или статические данные. Для демонстрации мы указали широту, долготу и название города и сохранили их в файле « карта_данные ' переменная.
- Чтобы связать данные в кадрах данных, используйте библиотеку панды, вызвав метод « Кадр данных() », а также передать переменную «map_data» в качестве параметра.
- Чтобы отобразить фрейм данных на веб-странице, используйте стримлайт « писать() ” метод и передать фрейм данных “ дф » в скобках.
- Теперь нанесите данные на карту, используя « карта() «Метод стримлайта. Он также принимает различные параметры, такие как « данные ', ' размер ', ' цвет ', и ' масштабировать ». Для нанесения данных на карту мы передали команду « данные » параметр.
Шаг 5. Запустите программу в Streamlit.
Для запуска программы используйте команду « потоковый запуск <имя_файла.py> команда. Для иллюстрации мы выполнили вновь созданный « Mapdata.py »:
потоковый запуск Mapdata.py
Вывод показывает, что « Mapdata.py ” программа выполняется на “ локальный хост: 8501 »:
Откройте браузер, перейдите к «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:
В приведенном ниже выводе показано географическое представление данных путем нанесения их на карту:
Как прочитать данные из файла CSV и нанести их на карту в Streamlit?
Данные также можно считывать из внешних источников, таких как файлы или базы данных. Чтобы прочитать или получить данные из файла CSV и нанести их на карту, следуйте приведенным инструкциям.
Шаг 1. Считайте данные из CSV-файла и нанесите их на карту.
Создайте файл с именем « Демо1.py » и скопируйте в него приведенный ниже фрагмент:
импорт панд как ПДимпорт стримлит как ул.
ст.титул ( «Отображение данных на карте в Streamlit» )
дф = pd.read_csv ( р 'C:\Users\Dell\Documents\Streamlit Tutorial\UKrecords.csv' )
st.dataframe ( дф )
ул.карта ( данные '=' дф , широта '=' 'годы' , долгота '=' 'СПГ' )
Объяснение приведенного выше кода следующее:
-
- Сначала импортируйте « панды ' и ' освещенный потоком света » библиотеки.
- Задайте заголовок страницы, используя « заголовок() метод.
- Теперь прочитайте данные из файла CSV, используя команду « read_csv ” библиотеки панды и сохраните данные в методе “ дф ' переменная.
- Чтобы отобразить извлеченные данные из CSV в кадре данных, используйте « фрейм данных() ” методаstreamlit и передайте переменную “df” в скобках.
- Чтобы нанести данные на карту, используйте кнопку « карта() метод. Также передайте « данные ', ' широта ' и ' долгота Параметры в скобках.
- Здесь « данные значение установлено как « дф ', ' широта ' и ' долгота Значения устанавливаются в соответствии с соответствующими столбцами в файле CSV.
Шаг 2: Запустите программу
Чтобы запустить файл программы на стримлите, используйте команду « освещенный бег ” вместе с именем файла:
потоковый запуск Demo1.py
Теперь откройте браузер и перейдите к « http://localhost:8501 », чтобы получить доступ к веб-странице с потоковой подсветкой. Вывод показывает извлеченные данные из CSV в потоковых кадрах данных, а также отображает их на карте:
Результаты ниже отображают региональное представление данных путем нанесения их на карту с подсветкой:
Это все, что касается нанесения данных на карту в режиме стримлит.
Заключение
Чтобы нанести данные на карту в потоке, сначала создайте программный файл и импортируйте в программу необходимые модули, панды и потоки. После этого укажите фиктивные данные в программе и сохраните их в кадрах данных pandas, используя параметр « пд.Dataframe() метод. Пользователи также могут читать данные из файла CSV, используя кнопку « б метод. Теперь нанесите данные на карту через « ул.карта() «Метод стримлайта. В этом блоге показано, как отображать данные на карте в Streamlit.