一谈到 Web 页面，可能大家首先想到就是 HTML，CSS 或 JavaScript。
本次小 F 就给大家介绍一下如何用 Python 制作一个数据可视化网页，使用到的是 Streamlit 库。
轻松的将一个 Excel 数据文件转换为一个 Web 页面，提供给所有人在线查看。
每当你对 Excel 文件进行更改保存，Web 页面还能够实时进行更新，确实挺不错的。
Streamlit 的文档和教程地址如下。
相关的 API 使用可以去文档中查看，都有详细的解释。
项目一共有三个文件，程序、图片、Excel 表格数据。
数据情况如下，某公司年底问卷调查 (虚构数据)，各相关部门对生产部门在工作协作上的打分情况。
有效数据总计约 676 条，匿名问卷，包含问卷填写人所属部门，年龄，评分。
最后对各部门参与人数进行汇总计数 (右侧数据)。
首先来安装一下相关的 Python 库，使用百度源。
# 安装streamlit
pip install streamlit -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple/
# 安装Plotly Express
pip install plotly_express==0.4.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple/
# 安装xlrd
pip install xlrd==1.2.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple/
因为我们的数据文件是 xlsx 格式，最新版的 xlrd，只支持 xls 文件。
所以需要指定 xlrd 版本为 1.2.0，这样 pandas 才能成功读取数据。
命令行终端启动网页。
# 命令行终端打开文件所在路径
cd Excel_Webapp
# 运行网页
streamlit run app.py
成功以后会有提示，并且浏览器会自动弹出网页。
如果没有自动弹出，可以直接访问上图中的地址。
得到结果如下，一个数据可视化网页出来了。
目前只能在本地访问查看，如果你想放在网上，可以通过服务器部署，需要自行去研究～
下面我们来看看具体的代码吧。
import pandas as pd
import streamlit as st
import plotly.express as px
from PIL import Image
# 设置网页名称
st.set_page_config(page_title='调查结果')
# 设置网页标题
st.header('2020年调查问卷')
# 设置网页子标题
st.subheader('2020年各部门对生产部的评分情况')
导入相关的 Python 包，pandas 处理数据，streamlit 用来生成网页，plotly.express 则是生成图表，PIL 读取图片。
设置了网页名称，以及网页里的标题和子标题。
# 读取数据
excel_file = '各部门对生产部的评分情况.xlsx'
sheet_name = 'DATA'
df = pd.read_excel(excel_file,
sheet_name=sheet_name,
usecols='B:D',
header=3)
# 此处为各部门参加问卷调查人数
df_participants = pd.read_excel(excel_file,
sheet_name=sheet_name,
usecols='F:G',
header=3)
df_participants.dropna(inplace=True)
# streamlit的多重选择(选项数据)
department = df['部门'].unique().tolist()
# streamlit的滑动条(年龄数据)
ages = df['年龄'].unique().tolist()
读取 Excel 表格数据，并且得出年龄分布以及部门情况，一共是有 5 个部门。
添加滑动条和多重选择的数据选项。
# 滑动条, 最大值、最小值、区间值
age_selection = st.slider('年龄:',
min_value=min(ages),
max_value=max(ages),
value=(min(ages), max(ages)))
# 多重选择, 默认全选
department_selection = st.multiselect('部门:',
department,
default=department)
结果如下。
年龄是从 23 至 65，部门则是市场、物流、采购、销售、财务这几个。
由于滑动条和多重选择是可变的，需要根据过滤条件得出最终数据。
# 根据选择过滤数据
mask = (df['年龄'].between(*age_selection)) & (df['部门'].isin(department_selection))
number_of_result = df[mask].shape[0]
# 根据筛选条件, 得到有效数据
st.markdown(f'*有效数据: {number_of_result}*')
# 根据选择分组数据
df_grouped = df[mask].groupby(by=['评分']).count()[['年龄']]
df_grouped = df_grouped.rename(columns={'年龄': '计数'})
df_grouped = df_grouped.reset_index()
得到数据便可以绘制柱状图了。
# 绘制柱状图, 配置相关参数
bar_chart = px.bar(df_grouped,
x='评分',
y='计数',
text='计数',
color_discrete_sequence=['#F63366']*len(df_grouped),
template='plotly_white')
st.plotly_chart(bar_chart)
使用 plotly 绘制柱状图。
当我们在网页调整选项时，有效数据和柱状图也会随之变化。
此外 streamlit 还可以给网页添加图片和交互式表格。
# 添加图片和交互式表格
col1, col2 = st.beta_columns(2)
image = Image.open('survey.jpg')
col1.image(image,
caption='Designed by 小F / 法纳斯特',
use_column_width=True)
col2.dataframe(df[mask], width=300)
得到结果如下。
可以看到表格有一个滑动条，可以使用鼠标滚轮滚动查看。
最后便是绘制一个饼图啦！
# 绘制饼图
pie_chart = px.pie(df_participants,
title='总的参加人数',
values='人数',
names='公司部门')
st.plotly_chart(pie_chart)
结果如下。
各部门参加问卷调查的人数，也是一个可以交互的图表。
将销售、市场、物流取消掉，我们就能看出财务和采购参加问卷调查的人数占比情况。
好了，本期的分享就到此结束了，有兴趣的小伙伴可以自行去实践学习。
最后本次使用到的代码和数据已上传，欢迎大家点赞、收藏、学习！！！