京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:俊欣
来源:关于数据分析与可视化
小编最近碰上了一个数据分析利器,可以将我们需要的数据展示在网页上,并且进行相对深度的数据分析与挖掘,所以就打算借此机会和大家分享一下。
我们知道用Streamlit模块来进行web应用的开发真的非常的方便,但是在展示表格方面则显得十分地简陋,只有两个简单的接口函数,分别是st.table(df)和st.dataframe(df),对于字段较多的表格数据的展示非常的不友好,今天小编就来介绍一款Streamlit的插件,streamlit-aggrid,它的基础功能包括
首先我们先通过pip命令下载该模块
pip install streamlit-aggrid
我们先来写一个简单的demo,看一下该模块到底能实现哪些功能,代码如下
import pandas as pd import streamlit as st from st_aggrid import AgGrid
st.set_page_config(page_title="网飞(Netflix)的电影数据分析", layout="wide")
st.title("网飞(Netflix)的电影数据分析")
shows = pd.read_csv("netflix_titles.csv")
AgGrid(shows)
output
我们和st.dataframe(shows)出来的结果相比,发现调用streamlit-aggrid模块展示出来的表格更加美观,如下图所示
不同方法的结果对比
当然我们还能够给数据进行排序,如下图所示
并且还可以根据指定的条件来进行数据的筛选,如下图所示
我们还可以按照自己的喜好来拖拽表格当中的每一列的数据,调整表格的顺序
除了上面的一些基本操作之外,streamlit-aggrid模块展示出来的表格数据还支持翻页操作,代码如下
import pandas as pd import streamlit as st from st_aggrid import AgGrid from st_aggrid.grid_options_builder import GridOptionsBuilder
st.set_page_config(page_title="网飞(Netflix)的电影数据分析", layout="wide")
st.title("网飞(Netflix)的电影数据分析")
shows = pd.read_csv("netflix_titles.csv")
gb = GridOptionsBuilder.from_dataframe(shows)
gb.configure_pagination()
gridOptions = gb.build()
AgGrid(shows, gridOptions=gridOptions)
output
我们平常在Pandas模块当中用到的groupby分组统计来streamlit-aggrid模块当中也可以轻松地实现,代码如下
import pandas as pd import streamlit as st from st_aggrid import AgGrid from st_aggrid.grid_options_builder import GridOptionsBuilder
st.set_page_config(page_title="网飞(Netflix)的电影数据分析", layout="wide")
st.title("网飞(Netflix)的电影数据分析")
shows = pd.read_csv("netflix_titles.csv")
gb = GridOptionsBuilder.from_dataframe(shows)
gb.configure_pagination()
gb.configure_side_bar()
gb.configure_default_column(groupable=True, value=True, enableRowGroup=True, aggFunc="sum", editable=True)
gridOptions = gb.build()
AgGrid(shows, gridOptions=gridOptions, enable_enterprise_modules=True)
这样,在表格的最左侧会出现工具栏,我们可以在其中进行进一步的操作,如下图所示
在Pandas模块当中我们可以给指定的数据高亮显示,那么同样地在streamlit-aggrid模块当中也可以实现,代码如下
shows = pd.read_csv("netflix_titles.csv")
gb = GridOptionsBuilder.from_dataframe(shows)
cellsytle_jscode = JsCode( """
function(params) {
if (params.value.includes('United States')) {
return {
'color': 'white',
'backgroundColor': 'red'
}
} else {
return {
'color': 'black',
'backgroundColor': 'white'
}
}
};
""" )
gb.configure_column("country", cellStyle=cellsytle_jscode)
gridOptions = gb.build()
data = AgGrid(
shows,
gridOptions=gridOptions,
enable_enterprise_modules=True,
allow_unsafe_jscode=True )
我们将国家为“美国”的电影数据用红色高亮显示出来,如下图所示
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29