Data elements

当您处理数据时，快速、交互式地从多个不同角度可视化数据是非常有价值的。这正是Streamlit实际构建和优化的目的。

您可以通过图表显示数据，也可以以原始形式显示。以下是您可以使用来显示和与原始数据交互的Streamlit命令。

数据框

将数据框显示为交互式表格。

st.dataframe(my_data_frame)

数据编辑器

显示一个数据编辑器小部件。

edited = st.data_editor(df, num_rows="dynamic")

列配置

配置数据框和数据编辑器的显示和编辑行为。

st.column_config.NumberColumn("Price (in USD)", min_value=0, format="$%d")

静态表

显示一个静态表格。

st.table(my_data_frame)

指标

以大号粗体字体显示一个指标，并可选地显示指标变化的指示器。

st.metric("My metric", 42, 2)

字典和JSON

将对象或字符串显示为格式化的JSON字符串。

st.json(my_dict)

第三方组件

这些是由我们可爱的社区创建的精选组件。更多示例和灵感，请查看我们的 组件库 和 Streamlit 扩展！

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图像坐标

获取图像上点击的坐标。由@blackary创建。

from streamlit_image_coordinates import streamlit_image_coordinates value = streamlit_image_coordinates("https://placekitten.com/200/300") st.write(value)

Plotly 事件

使Plotly图表具有交互性！由@null-jones创建。

from streamlit_plotly_events import plotly_events fig = px.line(x=[1], y=[1]) selected_points = plotly_events(fig)

Streamlit 扩展

一个包含有用Streamlit附加功能的库。由@arnaudmiribel创建。

from streamlit_extras.metric_cards import style_metric_cards col3.metric(label="No Change", value=5000, delta=0) style_metric_cards()

Streamlit Aggrid

Streamlit的Ag-Grid组件实现。由@PablocFonseca创建。

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]}) grid_return = AgGrid(df, editable=True) new_df = grid_return['data']

Streamlit Folium

用于渲染Folium地图的Streamlit组件。由@randyzwitch创建。

m = folium.Map(location=[39.949610, -75.150282], zoom_start=16) folium.Marker([39.949610, -75.150282], popup="Liberty Bell", tooltip="Liberty Bell").add_to(m) st_data = st_folium(m, width=725)

Pandas 数据分析报告

用于Streamlit的Pandas分析组件。由@okld创建。

df = pd.read_csv("https://storage.googleapis.com/tf-datasets/titanic/train.csv") pr = df.profile_report() st_profile_report(pr)

图像坐标

获取图像上点击的坐标。由@blackary创建。

from streamlit_image_coordinates import streamlit_image_coordinates value = streamlit_image_coordinates("https://placekitten.com/200/300") st.write(value)

Plotly 事件

使Plotly图表具有交互性！由@null-jones创建。

from streamlit_plotly_events import plotly_events fig = px.line(x=[1], y=[1]) selected_points = plotly_events(fig)

Streamlit 扩展

一个包含有用Streamlit附加功能的库。由@arnaudmiribel创建。

from streamlit_extras.metric_cards import style_metric_cards col3.metric(label="No Change", value=5000, delta=0) style_metric_cards()

Streamlit Aggrid

Streamlit的Ag-Grid组件实现。由@PablocFonseca创建。

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]}) grid_return = AgGrid(df, editable=True) new_df = grid_return['data']

Streamlit Folium

用于渲染Folium地图的Streamlit组件。由@randyzwitch创建。

m = folium.Map(location=[39.949610, -75.150282], zoom_start=16) folium.Marker([39.949610, -75.150282], popup="Liberty Bell", tooltip="Liberty Bell").add_to(m) st_data = st_folium(m, width=725)

Pandas 数据分析报告

用于Streamlit的Pandas分析组件。由@okld创建。

df = pd.read_csv("https://storage.googleapis.com/tf-datasets/titanic/train.csv") pr = df.profile_report() st_profile_report(pr)

图像坐标

获取图像上点击的坐标。由@blackary创建。

from streamlit_image_coordinates import streamlit_image_coordinates value = streamlit_image_coordinates("https://placekitten.com/200/300") st.write(value)

Plotly 事件

使Plotly图表具有交互性！由@null-jones创建。

from streamlit_plotly_events import plotly_events fig = px.line(x=[1], y=[1]) selected_points = plotly_events(fig)

Streamlit 扩展

一个包含有用Streamlit附加功能的库。由@arnaudmiribel创建。

from streamlit_extras.metric_cards import style_metric_cards col3.metric(label="No Change", value=5000, delta=0) style_metric_cards()

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