【StreamlitでWebアプリ作成】 <>動的な表を表示する 　　

今回はStreamlitを使ってWebアプリを作成する例として表（データフレーム）を表示するアプリを紹介します。

CSVデータ、Excelデータを読み込む

データ読み込みのコード

CSVやExcelのデータをPythonで読み込むことは非常に簡単なので覚えておいて損はないです。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('●●.csv',encoding='shift_jis')
＃または
df = pd.read_excel('●●.xlsx',encoding='shift_jis')

たった2行で完了です。

読み込みについての詳細は以下で紹介しています。

データフレームを表示する

すぐに手に入るデータを使用して読み込む

今回は誰でも簡単に使うことができるplotly_expressのmedals_long（2020年の上位3か国のオリンピックショートトラックスピードスケートのメダル数）のデータフレームを使用します。

plotly_expressをインストールしていない方は

pip install plotly_express

でインストール、

import plotly.express as px

でインポートします。

データの読み込みはたった一行で完了です。

long_df = px.data.medals_long()

中身はこんな感じです。

st.writeでデータフレームを表として表示する

import streamlit as st
import plotly.express as px

st.title('Streamlit 解説')

long_df = px.data.medals_long()

st.write(long_df)

このStreamlitで作られた表は列名を選択すると並び替えが行われます。

アプリ上でデータフレームの中身を眺めることができ、非常に便利な機能です。

st.dataframeでデータフレームを表として表示する

さらにst.dataframeを使うと表の細かなサイズ設定を加えることができます。

例えば以下の文で横・縦の大きさを調整できます。

st.dataframe(long_df,width=500,height=100)

高さが小さくなりました。

スクロールバーは自動で入れてくれます。

表にハイライトをつける

データフレーム.style.highlight_max(axis=0)で各列（axis=0）の最大値にハイライトをつけることができます。

st.dataframe(long_df.style.highlight_max(axis=0),width=500,height=500)

以上で解説は終わりです。

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