[빅데이터분석] Python_59. 파이썬으로 홈페이지 만들기

홈페이지를 만들어야하는 이유 ?

 

1. 분석한 결과를 배포하기 위해서 

2. 나만의 분석 결과 서비스를 생성

 

 

 

1. 현재 나의 파이썬 버전이 어떻게 되는지 확인 합니다.

2. 파이썬 3.10 을 설치
https://www.python.org/downloads/release/python-3109/

참고: https://cafe.daum.net/oracleoracle/Sp62/906


3.윈도우 탐색기를 열고 아래의 디렉토리로 이동

4. 명령 프롬프트창을 열고 위의 경로로 이동

5. pip install 명령어로 streamlit 을 설치

6.  명령 프롬프트창에서 한칸 뒤로 이동

7. streamlit 을 실행

안되면 다음과 같이 수행

8.   웹브라우져 하나가 자동으로 뜨는지 확인

9. plotting Demo 를 누르기

10.로컬 주피터 노트북에서 아래의 코드를 돌리기

!pip install vega_datasets​

import altair as alt
from vega_datasets import data
import pandas as pd
import streamlit as st

emp = pd.read_csv("c:\\data\\emp.csv")
source = emp[['ename','sal']]

bars = alt.Chart(source).mark_bar().encode(
    x='sal',
    y="ename"
)

text = bars.mark_text(
    align='left',
    baseline='middle',
    dx=3  # Nudges text to right so it doesn't appear on top of the bar
).encode(
    text='sal'
)

a = (bars + text).properties(height=300)
a

#st.altair_chart(a, use_container_width=True)​

11. 홈페이지에서 위의 화면이 출력되게 하기 

아래의 스크립트를 메모장에 저장하고 app2.py 로 저장하는데 위치를 다음의 위치에 저장한다.
 
C:\Users\YYS\AppData\Local\Programs\Python\Python310

import altair as alt
#from vega_datasets import data
import pandas as pd
import streamlit as st

emp = pd.read_csv("c:\\data\\emp.csv")
source = emp[['ename','sal']]

bars = alt.Chart(source).mark_bar().encode(
    x='sal',
    y="ename"
)

text = bars.mark_text(
    align='left',
    baseline='middle',
    dx=3  # Nudges text to right so it doesn't appear on top of the bar
).encode(
    text='sal'
)

a = (bars + text).properties(height=500)

st.altair_chart(a, use_container_width=True)​

도스창에서 위의 디렉토리로 이동해서 app2.py 를 실행한다.

나만의 홈페이지에 그래프가 잘 뜨는지 확인한다.

12. emp 테이블도 같이 출력한다.

import altair as alt
#from vega_datasets import data
import pandas as pd
import streamlit as st

emp = pd.read_csv("c:\\data\\emp.csv")
source = emp[['ename','sal']]

bars = alt.Chart(source).mark_bar().encode(
    x='sal',
    y="ename"
)

text = bars.mark_text(
    align='left',
    baseline='middle',
    dx=3  # Nudges text to right so it doesn't appear on top of the bar
).encode(
    text='sal'
)

a = (bars + text).properties(height=500)

st.dataframe(emp)  # Same as st.write(df)
st.altair_chart(a, use_container_width=True)

홈페이지에서 아래의 빨간색 네모 쪽을 클릭해서 rerurn 을 눌러서 코드를 홈페이지에 반영한다.

 

※ SQL 시간에 만들었던 money 데이터와 판다스 수업 마지막 여러 그래프를 한 화면에 보여주는 코드를 이용해서 
     다음과 같이 구현해봅니다.

money_data6.csv

0.00MB

1. 로컬에서 띄우기

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 한글 폰트 설정: 한글 깨짐을 방지하기 위함
plt.rc('font', family='Malgun Gothic')

# 데이터 읽기
money = pd.read_csv("c:\\data\\money_data6.csv")

# 그래프 크기 설정
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))  # plt.figure() 대신 여기서 크기 설정

# Matplotlib 그래프 생성
ax.plot(list(money['A_MONTH']), list(money['A_RATE']), color='red', marker='o')

# X축 눈금 설정
plt.xticks(tuple(money['A_MONTH']))

# 제목 설정
plt.title("America Rate", size=15)

# 그래프 시각화 (Jupyter Notebook에서)
plt.show()

# 메모리에서 그래프 닫기
plt.close(fig)​

2. 홈페이지에서 띄우기

import plotly.express as px
import plotly
import streamlit as st
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt


# 한글 폰트 설정 : 한글 깨짐을 방지하기 위함
plt.rc('font', family='Malgun Gothic')

money = pd.read_csv("c:\\data\\money_data6.csv")

plt.figure(figsize = (12, 8))

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot( list(money['A_MONTH']), list(money['A_RATE']), color = 'red', marker = 'o' )
plt.xticks(tuple(money['A_MONTH']))
plt.title("America Rate", size = 15 )

st.pyplot(fig)

 

 

---

Daum 카페

 

[ 자본가 vs 노동자 시리즈2 ] 데이터 시각화 홈페이지 만들기 두번째 내용

 

스트림잇의 장점을 최대한 이용하기 + 스트림잇의 단점을 최대한 보완하기 !

 

목표 : 사용자가 직접 데이터를 고를 수 있도록 한다 ! 

 

목차: 1. 사용자가 직접 데이터를 고를 수 있는 코드 구성

         2. 나만의 깃허브 주소를 판다.

         3. 나만의 스트림잇 홈페이지를 배포한다.

 

#1. 가상으로 만든 money_data7.csv 를 불러와서 로컬의 주피터 노트북에서 시각화 합니다.

 

requirements.txt

0.00MB

money_data7.csv

0.00MB

money_data6.csv

0.00MB

app16.py

0.00MB

app2.py

0.00MB

app7.py

0.00MB