【StreamlitでWebアプリ作成】<>選択肢とグラフを連携する

今回の内容は第3回の続きです。

セレクトボックスを作成する（選択肢は表のデータを利用）

st.selectboxの使い方

.unique()を使うことでlong_dfの’nation’列内にある全通りの種類をリスト化して取得できます。

それをerea_listという変数に代入しておきます。

erea_list = long_df['nation'].unique()

st.selectbox()でセレクトボックスを作成できます。

今回はさらにsidebarを追加することでサイドバーにセレクトボックスを置くことができます。

st.sidebar.selectbox(タイトル、リスト)の順に記述します。

selected_erea = st.sidebar.selectbox(
    '表示する国を選択：',
    erea_list
)

選択肢から選ばれたものを使ってグラフを作成する

データをselected_erea（選択された国）に絞ります。

df = long_df [long_df['nation']== selected_erea]

棒グラフを作成する

plotly_expressを使って棒グラフを作成します。

dfには選択された国のデータで絞られているので、グラフはある国のメダルごとの獲得数を示す棒グラフとなります。

st.write(
    px.bar(df, x='medal', y='count' ,title="sample figure")
)

実行する

表も選択されたものに連動する

セレクトボックスでの選択、データ絞り込みの後で表を作成することで表も更新されます。

作成したアプリ

最終的なコード

import streamlit as st
import plotly.express as px


##第3回の内容##
st.title('Streamlit 解説')

long_df = px.data.medals_long()

##ここから第4回の内容##
##国名の列にある全ての国をリスト化する##
erea_list = long_df['nation'].unique()

##国名のセレクトボックスを作成する##
selected_erea = st.sidebar.selectbox(
    '表示する国を選択：',
    erea_list
)

##セレクトされた国でデータフレームの中身をフィルタリングする##
df = long_df [long_df['nation']== selected_erea]

##表を作成する##
st.dataframe(df.style.highlight_max(axis=0),width=500,height=500)

##メダルの色と数の棒グラフを作成する##
st.write(
    px.bar(df, x='medal', y='count' ,title="sample figure")
)

以上で解説は終わりです。