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Python中有一个streamlit库,Streamlit 的美妙之处在于您可以直接在 Python 中创建 Web 应用程序,而无需了解 HTML、CSS 或 JavaScrip,今天我们就用streamlit来写一个把Excel表格内容转化成web可视化图表的程序。

准备工作:安装依赖库

  • pip install plotly
  • pip install streamlit
  • pip install pandas
  • pip install openpyxl
  • pip install Pillow


数据展示:


代码实现:

1.导入库

import pandas as pd import streamlit as st import plotly.express as px from PIL import Image

2.读取数据

### --- 加载数据 excel_file = 'Survey_Results_2021.xlsx'#文件地址 sheet_name = 'DATA'#sheet名称 df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name, usecols='B:D',#列取值范围 header=3) df_participants = pd.read_excel(excel_file, sheet_name= sheet_name, usecols='F:G', header=3) df_participants.dropna(inplace=True)

3.网页设置

st.set_page_config(page_title='调查结果')#网页标题 st.title('2021员工考核结果') #标题 st.subheader('筛选条件')#子标题 # --- 筛选条件 department = df['部门'].unique().tolist() #部门列去重后结果 ages = df['年龄'].unique().tolist() age_selection = st.slider('年龄:', min_value= min(ages), max_value= max(ages), value=(min(ages),max(ages))) department_selection = st.multiselect('部门:', department, default=department) # --- 基于条件筛选的过滤 mask = (df['年龄'].between(*age_selection)) & (df['部门'].isin(department_selection)) number_of_result = df[mask].shape[0] st.markdown(f'*参与人数: {number_of_result}*') # --- 筛选后的数据 df_grouped = df[mask].groupby(by=['评分']).count()[['年龄']] df_grouped = df_grouped.rename(columns={'年龄': "人数"}) df_grouped = df_grouped.reset_index() # --- 柱状图 bar_chart = px.bar(df_grouped, x='评分', y='人数', text='人数', color_discrete_sequence = ['#F63366']*len(df_grouped), template= 'plotly_white') st.plotly_chart(bar_chart) # --- 展示图片和数据 col1, col2 = st.beta_columns(2) image = Image.open('images/wx.png') print(image) col1.image(image, caption='关注公众号,更多有趣内容等你发现', use_column_width=True) col2.dataframe(df[mask], width=480, height=400) # --- PLOT PIE CHART pie_chart = px.pie(df_participants, title='参与人数分布概况', values='参与人数', names='部门统计') st.plotly_chart(pie_chart)

4.运行(需要cmd或者终端到py文件路径下运行)

streamlit run app.py


5.展示效果(执行步骤4后会自动弹出默认浏览器窗口,也可以直接访问上图中的地址)

年龄支持滑动选择,部门支持多选,最终筛选两个条件下的数据来展示

感兴趣的小伙伴可以参考上面的代码和数据自行实践一下,对于不会编程的小伙伴,我会在明天用工具来给大家展示一下如何快速实现数据可视化

公众号「python玩转」后台回复「图表源码」可以获得源码一份