学习streamlit-10

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st.file_uploader

st.file_uploader是一个文件上传组件，默认配置下，上传的文件大小限制在200MB以内，可以通过配置server.maxUploadSize选项修改这一限制。了解更多配置选项。

demo

点击按钮运行演示程序：

Open in Streamlit

运行效果：

在演示程序中，我准备了一个沪深300指数近一年的csv格式的数据，上传后将数据和概要显示出来。

代码：

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import streamlit as st
import pandas as pd

st.title('st.file_uploader')

st.subheader('Input CSV')
uploaded_file = st.file_uploader("Choose a file")

if uploaded_file is not None:
  df = pd.read_csv(uploaded_file)
  st.subheader('DataFrame')
  st.write(df)
  st.subheader('Descriptive Statistics')
  st.write(df.describe())
else:
  st.info('☝️ Upload a CSV file')

这段代码创建一个网络应用程序，允许用户上传CSV文件并显示数据的一些描述性统计。

  • import streamlit as st：导入Streamlit库。

  • import pandas as pd：导入pandas库，用于数据操作和分析。

  • st.title('st.file_uploader')：将网页应用程序的标题设置为“st.file_uploader”。

  • st.subheader('Input CSV')：在网页上显示子标题“Input CSV”。

  • uploaded_file = st.file_uploader("Choose a file")：创建一个文件上传器小部件，允许用户选择并上传文件。上传的文件存储在变量uploaded_file中。

  • if uploaded_file is not None:：检查是否上传了文件。如果uploaded_file不是None，则在if语句下方的代码块中执行以下操作：

    • df = pd.read_csv(uploaded_file)：将上传的CSV文件读入到pandas DataFrame中，存储在变量df中。
    • st.subheader('DataFrame')：在网页上显示子标题“DataFrame”。
    • st.write(df)：在网页上显示DataFrame中的数据。
    • st.subheader('Descriptive Statistics')：在网页上显示子标题“Descriptive Statistics”。
    • st.write(df.describe())：在网页上显示DataFrame的一些描述性统计信息。

  • else:：如果没有上传文件，则在网页上显示“☝️ Upload a CSV file”的信息。