[st] app12 : line_chart, area_chart, bar_chart, altair_chart, map, plotly_chart

from altair.vegalite.v4.schema.channels import Color

import streamlit as st

import numpy as np

import pandas as pd

# https://altair-viz.github.io/

import altair as alt

# https://plotly.com/python

import plotly.express as px

def main() :

    df1 = pd.read_csv('data/lang_data.csv')

    st.dataframe(df1)

    print(df1.columns[1:])

    lang_list = df1.columns[1:]

    choice_list = st.multiselect('언어를 선택하세요', lang_list)

    print(choice_list)

    if len(choice_list) != 0 :

        # 유저가 선택한 언어만, 차트를 그리려고 합니다.

        df_selected = df1[choice_list]

        # 스트림릿이 제공하는 라인차트

        st.line_chart(df_selected)

        # 스트림릿이 제공하는 영역차트

        st.area_chart(df_selected)

    df2 = pd.read_csv('data/iris.csv')

    # 스트림릿이 제공하는 바차트

    df2_selected = df2[['sepal_length', 'petal_length']]

    st.bar_chart(df2_selected)

    # Altair 이용! x축과 y축 설정 + color 또는 size로 차트를 풍성하게 표현

    chart = alt.Chart(df2).mark_circle().encode(

        x='petal_length',

        y='petal_width',

        color ='species'

    )

    st.altair_chart(chart)

    # 스트림릿의 map차트

    df3 = pd.read_csv('data/location.csv', index_col=0)

    st.dataframe(df3)

    st.map(data= df3)

    # plotly를 이용한 차트

    df4 = pd.read_csv('data/prog_languages_data.csv', index_col=0)

   

    st.altair_chart(chart)

    st.dataframe(df4)

    # plotly의 pie차트

    fig1 = px.pie(df4, 'lang', 'Sum', title='각 언어별 파이차트')

   

    st.plotly_chart(fig1)

    # plotly의 bar차트

    df4_sorted = df4.sort_values('Sum', ascending=False)

    fig2 = px.bar(df4_sorted, x='lang', y='Sum')

    st.plotly_chart(fig2)

if __name__ == '__main__':

    main()