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

本次小F就給大家介紹一下如何用Python制作一個(gè)數(shù)據(jù)可視化網(wǎng)頁，使用到的是Streamlit庫。

輕松的將一個(gè)Excel數(shù)據(jù)文件轉(zhuǎn)換為一個(gè)Web頁面，提供給所有人在線查看。

每當(dāng)你對(duì)Excel文件進(jìn)行更改保存，Web頁面還能夠?qū)崟r(shí)進(jìn)行更新，確實(shí)挺不錯(cuò)的。

Streamlit的文檔和教程地址如下。

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

https://streamlit.io/gallery

相關(guān)的API使用可以去文檔中查看，都有詳細(xì)的解釋。

項(xiàng)目一共有三個(gè)文件，程序、圖片、Excel表格數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)情況如下，某公司年底問卷調(diào)查(虛構(gòu)數(shù)據(jù))，各相關(guān)部門對(duì)生產(chǎn)部門在工作協(xié)作上的打分情況。

有效數(shù)據(jù)總計(jì)約676條，匿名問卷，包含問卷填寫人所屬部門，年齡，評(píng)分。

最后對(duì)各部門參與人數(shù)進(jìn)行匯總計(jì)數(shù)(右側(cè)數(shù)據(jù))。

首先來安裝一下相關(guān)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?yàn)槲覀兊臄?shù)據(jù)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(shù)據(jù)。

命令行終端啟動(dòng)網(wǎng)頁。 

# 命令行終端打開文件所在路徑  
cd Excel_Webapp  
# 運(yùn)行網(wǎng)頁  
streamlit run app.py 

成功以后會(huì)有提示，并且瀏覽器會(huì)自動(dòng)彈出網(wǎng)頁。

如果沒有自動(dòng)彈出，可以直接訪問上圖中的地址。

得到結(jié)果如下，一個(gè)數(shù)據(jù)可視化網(wǎng)頁出來了。

目前只能在本地訪問查看，如果你想放在網(wǎng)上，可以通過服務(wù)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(shè)置網(wǎng)頁名稱  
st.set_page_config(page_title='調(diào)查結(jié)果')  
# 設(shè)置網(wǎng)頁標(biāo)題  
st.header('2020年調(diào)查問卷')  
# 設(shè)置網(wǎng)頁子標(biāo)題  
st.subheader('2020年各部門對(duì)生產(chǎn)部的評(píng)分情況') 

導(dǎo)入相關(guān)的Python包，pandas處理數(shù)據(jù)，streamlit用來生成網(wǎng)頁，plotly.express則是生成圖表，PIL讀取圖片。

設(shè)置了網(wǎng)頁名稱，以及網(wǎng)頁里的標(biāo)題和子標(biāo)題。 

# 讀取數(shù)據(jù)  
excel_file = '各部門對(duì)生產(chǎn)部的評(píng)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(diào)查人數(shù)  
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(xiàng)數(shù)據(jù))  
department = df['部門'].unique().tolist()  
# streamlit的滑動(dòng)條(年齡數(shù)據(jù))  
ages = df['年齡'].unique().tolist() 

讀取Excel表格數(shù)據(jù)，并且得出年齡分布以及部門情況，一共是有5個(gè)部門。

添加滑動(dòng)條和多重選擇的數(shù)據(jù)選項(xiàng)。 

# 滑動(dòng)條, 最大值、最小值、區(qū)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(rèn)全選  
department_selection = st.multiselect('部門:',  
                                      department,  
                                      default=department) 

結(jié)果如下。

年齡是從23至65，部門則是市場、物流、采購、銷售、財(cái)務(wù)這幾個(gè)。

由于滑動(dòng)條和多重選擇是可變的，需要根據(jù)過濾條件得出最終數(shù)據(jù)。 

# 根據(jù)選擇過濾數(shù)據(jù)  
mask = (df['年齡'].between(*age_selection)) & (df['部門'].isin(department_selection))  
number_of_result = df[mask].shape[0]  
# 根據(jù)篩選條件, 得到有效數(shù)據(jù)  
st.markdown(f'*有效數(shù)據(jù): {number_of_result}*')  
# 根據(jù)選擇分組數(shù)據(jù)  
dfdf_grouped = df[mask].groupby(by=['評(píng)分']).count()[['年齡']]  
df_groupeddf_grouped = df_grouped.rename(columns={'年齡': '計(jì)數(shù)'})  
df_groupeddf_grouped = df_grouped.reset_index() 

得到數(shù)據(jù)便可以繪制柱狀圖了。 

# 繪制柱狀圖, 配置相關(guān)參數(shù)  
bar_chart = px.bar(df_grouped,  
                   x='評(píng)分',  
                   y='計(jì)數(shù)',  
                   text='計(jì)數(shù)',  
                   color_discrete_sequence=['#F63366']*len(df_grouped),  
                   template='plotly_white')  
st.plotly_chart(bar_chart) 

使用plotly繪制柱狀圖。

當(dāng)我們?cè)诰W(wǎng)頁調(diào)整選項(xiàng)時(shí)，有效數(shù)據(jù)和柱狀圖也會(huì)隨之變化。

此外streamlit還可以給網(wǎng)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(jié)果如下。

可以看到表格有一個(gè)滑動(dòng)條，可以使用鼠標(biāo)滾輪滾動(dòng)查看。

最后便是繪制一個(gè)餅圖啦！ 

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

結(jié)果如下。

各部門參加問卷調(diào)查的人數(shù)，也是一個(gè)可以交互的圖表。

將銷售、市場、物流取消掉，我們就能看出財(cái)務(wù)和采購參加問卷調(diào)查的人數(shù)占比情況。

好了，本期的分享就到此結(jié)束了，有興趣的小伙伴可以自行去實(shí)踐學(xué)習(xí)。