Streamlit: Công cụ phát triển Ứng dụng Web Data Science

pip install streamlit

streamlit hello

import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np

st.title('Ứng dụng Streamlit đầu tiên của tôi')

st.write("Đây là một ứng dụng Streamlit đơn giản. Hãy cùng thêm một biểu đồ.")

chart_data = pd.DataFrame(
    np.random.randn(20, 3),
    columns=['A', 'B', 'C'])

st.line_chart(chart_data)

if st.checkbox('Hiển thị dữ liệu thô'):
    st.subheader('Dữ liệu thô')
    st.write(chart_data)

streamlit run app.py

# Hiển thị text
st.text("Đây là văn bản thông thường")
st.markdown("**Đây là văn bản Markdown**")
st.title("Tiêu đề")
st.header("Header")
st.subheader("Subheader")
st.code("print('Hello, Streamlit!')", language="python")

# Hiển thị dữ liệu
st.dataframe(df)  # DataFrame với định dạng tương tác
st.table(df)      # DataFrame dạng tĩnh
st.json(data)     # Hiển thị JSON

# Widgets cơ bản
name = st.text_input("Tên của bạn:")
age = st.number_input("Tuổi:", min_value=0, max_value=120)
happy = st.checkbox("Bạn có hài lòng không?")

# Lựa chọn
option = st.selectbox("Chọn một option:", ["Option 1", "Option 2", "Option 3"])
options = st.multiselect("Chọn nhiều options:", ["A", "B", "C", "D"])

# Sliders
values = st.slider("Chọn một khoảng:", 0, 100, (25, 75))
value = st.slider("Chọn một giá trị:", 0, 100, 50)

# Buttons
if st.button("Click me"):
    st.write("Bạn đã click vào button!")

# Biểu đồ tích hợp
st.line_chart(data)
st.bar_chart(data)
st.area_chart(data)

# Sử dụng matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3], [1, 4, 9])
st.pyplot(fig)

# Plotly
import plotly.express as px

fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species")
st.plotly_chart(fig)

import streamlit as st
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Tiêu đề ứng dụng
st.title('Phân tích Bộ dữ liệu Iris')

# Tải dữ liệu
@st.cache_data
def load_data():
    return sns.load_dataset('iris')

df = load_data()

# Sidebar với các tùy chọn
st.sidebar.header('Tùy chọn')
species = st.sidebar.multiselect(
    'Chọn loài hoa:',
    options=df['species'].unique(),
    default=df['species'].unique()
)

# Lọc dữ liệu
mask = df['species'].isin(species)
filtered_df = df[mask]

# Hiển thị dữ liệu
st.subheader('Dữ liệu Iris')
st.write(filtered_df)

# Thống kê cơ bản
st.subheader('Thống kê cơ bản')
st.write(filtered_df.describe())

# Vẽ biểu đồ
st.subheader('Biểu đồ')
chart_type = st.sidebar.selectbox(
    'Chọn loại biểu đồ:',
    ['Scatter', 'Histogram', 'Box Plot']
)

if chart_type == 'Scatter':
    x_axis = st.sidebar.selectbox('Chọn trục X:', df.columns[:-1])
    y_axis = st.sidebar.selectbox('Chọn trục Y:', df.columns[1:-1])
    
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
    for species_name in species:
        species_df = df[df['species'] == species_name]
        ax.scatter(species_df[x_axis], species_df[y_axis], label=species_name, alpha=0.7)
    
    ax.set_xlabel(x_axis)
    ax.set_ylabel(y_axis)
    ax.legend()
    st.pyplot(fig)

elif chart_type == 'Histogram':
    feature = st.sidebar.selectbox('Chọn đặc trưng:', df.columns[:-1])
    bins = st.sidebar.slider('Số lượng bins:', 5, 30, 15)
    
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
    for species_name in species:
        species_df = df[df['species'] == species_name]
        ax.hist(species_df[feature], bins=bins, alpha=0.5, label=species_name)
    
    ax.set_xlabel(feature)
    ax.legend()
    st.pyplot(fig)

elif chart_type == 'Box Plot':
    feature = st.sidebar.selectbox('Chọn đặc trưng:', df.columns[:-1])
    
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
    sns.boxplot(x='species', y=feature, data=filtered_df, ax=ax)
    st.pyplot(fig)