Streamlit und das Pandas Styler-Objekt sind keine Freunde. Aber das werden wir ändern!
Ich conflict schon immer ein Fan der Styler-Methode in Pandas. Als ich anfing, Streamlit-Apps zu erstellen, conflict mir klar, dass ich meine Dataframes so gestalten wollte, dass sie leichter zu visualisieren sind, aber… Überraschung! Zum Zeitpunkt des Schreibens dieses Artikels conflict Streamlit st.dataframe() unterstützt keine Styler-Objektenur Dataframe-Objekte. Nun, Korrektur, es unterstützt sie zwar, aber die Anzeige der Benutzeroberfläche ist grauenhaft!
Aus diesem Grund möchte ich meine Workarounds und Ideen zum Erstellen eines intestine gestalteten Dataframes in Streamlit mit Ihnen teilen. Wir werden Folgendes behandeln:
- So fügen Sie Kommas hinzu, um Tausender in Zahlen zu trennen.
- So zeigen Sie eine Zahl als Prozentsatz an (von 0,24 in den Daten bis 24 % in der Benutzeroberfläche)
- So fügen Sie Währungssymbole hinzu.
- So fügen Sie den Zellen Farbe hinzu. Und noch besser: Ich verrate Ihnen meine bevorzugte Farbkorrekturfunktion.
- So fügen Sie Emojis hinzu! Ja, wir können nicht ohne Emojis leben 😊!
Streamlit ist eigentlich ziemlich intestine darin, die beste Anzeige basierend auf Datentypen abzuleiten. Stellen Sie sich das vor …