Kimuksung
Kimuksung 안녕하세요. 분산처리에 관심이 많은 생각하는 주니어 Data Enginner입니다.

Streamlit(Python Dashboard)

Streamlit(Python Dashboard)

회사에서 Dashboard를 요청하게 되어 고민하던 도중 아래와 같이 많은 대시보드 library를 검색하게 되었다.
전사 직원 누구나 어디서든 손쉽게 접근이 가능할 수 있도록이라는 목적에 맞추어 웹 배포가 가능한 Streamlit을 활용하여 구성하도록 결정하였다.
Streamlit은 웹배포가 깃허브 연동 혹은 Docker로 구성이 가능하다.

Python 시각화 라이브러리
  • matplotlib
    • 기본 수준의 그리기 제공
  • pandas
    • matplolib에 기반한 UI 제공
    • matplotlib을 기반으로 여러 색상, 통계용 차트 추가
  • Seaborn
    • matplotlib을 기반으로 여러 색상, 통계용 차트 추가
  • Streamlit
    • Web 배포가 가능하며, Dataframe을 기반으로 손쉽게 구현 가능
    • 주로 ML에서 데이터를 보기 위해 pyplot과 함께 사용된다.

시각화가 필요한 이유?
  • 시각화는 뇌에 가장 높은 인상 전달
  • 차트로 다루기 어렵기 때문에 시각화 필요

  • 동일한 수치라도 다양한 시각화 방법을 통해 그려지고 해석될 수 있다

    데이터시각화필요이유2.png


Streamlit 설치 및 실행
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# install
$ pip3 install streamlit

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# execute
$ streamlit run app.py
시각화 해보기
  • Dataframe 보여주기
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import streamlit as st

st.write(df)

dataframe

Select box
1

option = st.selectbox('Select Line',second_category.keys())

dataframe

Multi box
1

option = st.multiselect("Select class", df['col'].unique().tolist()))

dataframe

Line Chart
  • st Library 활용
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st.line_chart(df, use_container_width=True)

dataframe

altair_chart

  • Bar

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      bars = alt.Chart(df).mark_bar().encode(
          x=alt.X("name"),
          y=alt.Y("value")
      ).properties(title="처음 성공한 매칭의 연결 시간")
  st.altair_chart(bars, use_container_width=True)

    dataframe

    dataframe

  • line

    • 여러 값을 한번에 보여주는 것이 가능하다.
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      lines = alt.Chart(df).mark_line().encode(
    x=alt.X('dates'),
    y=alt.Y('value'),
    color=alt.Color("name")
  ).properties(title="일별 차트 [cnt-유저수/sum-총합)")
  st.altair_chart(lines, use_container_width=True)

    dataframe

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