Python如何制作Web可視化頁面

這篇文章將為大家詳細講解有關Python如何制作Web可視化頁面，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

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一談到Web頁面，可能大家首先想到就是HTML，CSS或JavaScript。

如何用Python制作一個數據可視化網頁，使用到的是Streamlit庫。

輕松的將一個Excel數據文件轉換為一個Web頁面，提供給所有人在線查看。

Python如何制作Web可視化頁面

每當你對Excel文件進行更改保存，Web頁面還能夠實時進行更新，確實挺不錯的。

Streamlit的文檔和教程地址如下。

https://docs.streamlit.io/en/stable/

https://streamlit.io/gallery

Python如何制作Web可視化頁面

相關的API使用可以去文檔中查看，都有詳細的解釋。

項目一共有三個文件，程序、圖片、Excel表格數據。

Python如何制作Web可視化頁面

數據情況如下，某公司年底問卷調查(虛構數據)，各相關部門對生產部門在工作協作上的打分情況。

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有效數據總計約676條，匿名問卷，包含問卷填寫人所屬部門，年齡，評分。

最后對各部門參與人數進行匯總計數(右側數據)。

首先來安裝一下相關的Python庫，使用百度源。

# 安裝streamlit  pip install streamlit -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple/  # 安裝Plotly Express  pip install plotly_express==0.4.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple/  # 安裝xlrd  pip install xlrd==1.2.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple/

因為我們的數據文件是xlsx格式，最新版的xlrd，只支持xls文件。

所以需要指定xlrd版本為1.2.0，這樣pandas才能成功讀取數據。

命令行終端啟動網頁。

# 命令行終端打開文件所在路徑  cd Excel_Webapp  # 運行網頁  streamlit run app.py

成功以后會有提示，并且瀏覽器會自動彈出網頁。

Python如何制作Web可視化頁面

如果沒有自動彈出，可以直接訪問上圖中的地址。

得到結果如下，一個數據可視化網頁出來了。

Python如何制作Web可視化頁面

目前只能在本地訪問查看，如果你想放在網上，可以通過服務器部署，需要自行去研究～

下面我們來看看具體的代碼吧。

import pandas as pd  import streamlit as st  import plotly.express as px  from PIL import Image  # 設置網頁名稱  st.set_page_config(page_title='調查結果')  # 設置網頁標題  st.header('2020年調查問卷')  # 設置網頁子標題  st.subheader('2020年各部門對生產部的評分情況')

導入相關的Python包，pandas處理數據，streamlit用來生成網頁，plotly.express則是生成圖表，PIL讀取圖片。

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設置了網頁名稱，以及網頁里的標題和子標題。

# 讀取數據  excel_file = '各部門對生產部的評分情況.xlsx'  sheet_name = 'DATA'  df = pd.read_excel(excel_file,                     sheet_namesheet_name=sheet_name,                     usecols='B:D',                     header=3)  # 此處為各部門參加問卷調查人數  df_participants = pd.read_excel(excel_file,                                  sheet_namesheet_name=sheet_name,                                  usecols='F:G',                                  header=3)  df_participants.dropna(inplace=True)  # streamlit的多重選擇(選項數據)  department = df['部門'].unique().tolist()  # streamlit的滑動條(年齡數據)  ages = df['年齡'].unique().tolist()

讀取Excel表格數據，并且得出年齡分布以及部門情況，一共是有5個部門。

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添加滑動條和多重選擇的數據選項。

# 滑動條, 最大值、最小值、區間值  age_selection = st.slider('年齡:',                            minmin_value=min(ages),                            maxmax_value=max(ages),                            value=(min(ages), max(ages)))  # 多重選擇, 默認全選  department_selection = st.multiselect('部門:',                                        department,                                        default=department)

結果如下。

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年齡是從23至65，部門則是市場、物流、采購、銷售、財務這幾個。

由于滑動條和多重選擇是可變的，需要根據過濾條件得出最終數據。

# 根據選擇過濾數據  mask = (df['年齡'].between(*age_selection)) & (df['部門'].isin(department_selection))  number_of_result = df[mask].shape[0]  # 根據篩選條件, 得到有效數據  st.markdown(f'*有效數據: {number_of_result}*')  # 根據選擇分組數據  dfdf_grouped = df[mask].groupby(by=['評分']).count()[['年齡']]  df_groupeddf_grouped = df_grouped.rename(columns={'年齡': '計數'})  df_groupeddf_grouped = df_grouped.reset_index()

得到數據便可以繪制柱狀圖了。

# 繪制柱狀圖, 配置相關參數  bar_chart = px.bar(df_grouped,                     x='評分',                     y='計數',                     text='計數',                     color_discrete_sequence=['#F63366']*len(df_grouped),                     template='plotly_white')  st.plotly_chart(bar_chart)

使用plotly繪制柱狀圖。

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當我們在網頁調整選項時，有效數據和柱狀圖也會隨之變化。

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此外streamlit還可以給網頁添加圖片和交互式表格。

# 添加圖片和交互式表格  col1, col2 = st.beta_columns(2)  image = Image.open('survey.jpg')  col1.image(image,             caption='Designed by 小F / 法納斯特',             use_column_width=True)  col2.dataframe(df[mask], width=300)

得到結果如下。

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可以看到表格有一個滑動條，可以使用鼠標滾輪滾動查看。

最后便是繪制一個餅圖啦！

# 繪制餅圖  pie_chart = px.pie(df_participants,                     title='總的參加人數',                     values='人數',                     names='公司部門')  st.plotly_chart(pie_chart)

結果如下。

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