『玩转Streamlit』--可编辑表格
之前介绍过两个数据展示的组件,st.dataframe
和st.table
。
今天介绍的st.data_editor
组件,除了展示数据的功能更加强大之外,还可以编辑数据。
1. 概要
st.data_editor
组件在数据展示和编辑中都发挥着独特且重要的作用。
首先,在数据展示方面,它的优势在于:
- 直观性:以表格形式展示数据,使得数据更加直观易懂。通过该组件可以方便地查看数据集的整体结构和细节
- 适应性:能够自动适应屏幕宽度,并支持水平或垂直滚动,确保用户能方便地浏览整个数据集
- 交互性:支持对数据进行排序、筛选和搜索等操作,增强了数据的可读性和交互性
在数据编辑方面,优势也很明显:
- 灵活性:支持类电子表格编辑,可以在界面上直接对数据进行增删改操作,无需通过代码实现,提高了数据编辑的灵活性
- 定制性:提供了丰富的列定制选项,如通过
st.column_config
可以设置列的标题、类型、格式以及编辑属性(如最小/最大值或步长)等,以满足不同场景下的数据编辑需求 - 多数据类型支持:支持多种数据类型的数据编辑,包括数值、文本、日期、时间等,使得数据编辑更加全面和便捷
- 状态管理:具有状态管理机制,可以记录用户的编辑操作,并在必要时进行回滚或提交。这使得数据编辑过程更加安全和可控
2. 基本用法
st.data_editor
组件多用在需要实时编辑数据的情况,它主要参数有:
名称 | 类型 | 说明 |
---|---|---|
data | - | 任何适合渲染成表格的数据类型 |
width | int | 数据编辑器的宽度,单位 px |
height | int | 数据编辑器的高度,单位 px |
use_container_width | bool | 是否使用父容器宽度 |
hide_index | bool | 是否隐藏索引列 |
column_order | [str] | 指定列的显示顺序 |
column_config | dict | 配置列的显示方式,例如标题、可见性、类型或格式,以及编辑属性等等 |
num_rows | str | 控制用户是否可以在数据编辑器中添加和删除行 |
disabled | bool 或 [str] | 是否禁用编辑 |
key | str | 组件名称,具有唯一性 |
这里重点关注两个参数,data
和column_config
。
data
这个参数支持的数据类型非常宽泛,具体包括:pandas.DataFrame
, pandas.Series
, pandas.Styler
, pandas.Index
, pyarrow.Table
, numpy.ndarray
, pyspark.sql.DataFrame
, snowflake.snowpark.DataFrame
, list
, set
, tuple
, dict
等等。
几乎所有常用的存储数据的结构都包含了。
column_config
这个参数可以高度定制列的显示和编辑行为,极大的增强了st.data_editor
的能力,
在后面的高级用法中会详细介绍。
2.1. 使用示例
下面通过一个根据实际应用简化的示例来演示st.data_editor
基本用法。
我们构建一个简单的产品库存管理系统,通过一个界面来展示和编辑产品的库存数据。
上面用st.data_editor
来编辑表格数据,下面用st.dataframe
同步显示编辑后的数据。
import streamlit as st
import pandas as pd
# 模拟产品库存数据
inventory_data = pd.DataFrame(
{
"Product ID": [1, 2, 3],
"Product Name": ["Apple", "Banana", "Cherry"],
"Quantity": [100, 150, 200],
"Price": [0.5, 0.3, 1.0],
}
)
# 使用st.data_editor展示和编辑库存数据
st.title("产品库存管理系统")
edited_inventory = st.data_editor(
inventory_data,
width=600,
height=300,
num_rows="dynamic",
)
# 显示编辑后的数据(可选,此处仅为展示效果)
st.write("编辑后的库存数据:")
st.dataframe(edited_inventory)
3. 高级用法
结合column_config
参数,我们可以高度定制st.data_editor
的列的显示和编辑行为。
比如:
- 自定义列显示:设置列的标题、帮助信息、格式等,使数据编辑器的界面更加友好和易读
- 控制列编辑行为:指定列的数据类型、最小值、最大值、步长等,从而控制用户对该列的编辑行为。例如,可以将一列设置为数字类型,并限制其输入范围
- 添加特殊类型的列:支持多种特殊类型的列,如图表列、进度条列、链接列等,这些特殊类型的列可以提供更丰富的数据展示和编辑体验
3.1. 使用示例
下面我们构建一个学生成绩管理系统,使用st.data_editor
展示和编辑学生成绩,
并通过st.column_config
定制列的显示和编辑行为。
下面的示例中,定义了每个列的标题,同时定义了各科目的最高分和显示的format
。
import streamlit as st
import pandas as pd
# 模拟学生成绩数据
student_grades = pd.DataFrame(
{
"Student Name": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
"Math": [125, 90, 140],
"Science": [38, 20, 34],
"English": [88, 114, 96],
}
)
# 定义列配置
column_config = {
"Student Name": {"label": "学生姓名"},
"Math": st.column_config.NumberColumn(
label="数学成绩",
min_value=0,
max_value=150,
format="%d 分",
),
"Science": st.column_config.NumberColumn(
label="科学成绩",
min_value=0,
max_value=40,
format="%d 分",
),
"English": st.column_config.NumberColumn(
label="英语成绩",
min_value=0,
max_value=120,
format="%d 分",
),
}
# 使用st.data_editor展示和编辑学生成绩,并应用列配置
st.title("学生成绩管理系统")
edited_grades = st.data_editor(
student_grades,
width=500,
height=300,
column_config=column_config,
num_rows="dynamic",
)
# 显示编辑后的数据(用于确认更改)
st.write("编辑后的学生成绩:")
st.dataframe(edited_grades)
下面构造一个更复杂的列的示例,其中使用了下拉框,进度条和柱状图作为列。
注意,进度条和柱状图的列是不能编辑的。
# 模拟项目数据
project_data = pd.DataFrame(
{
"Project Name": ["Project A", "Project B", "Project C"],
"Status": ["In Progress", "Completed", "Pending"],
"Progress": [60, 100, 30], # 进度百分比
"Sales": [
[1000, 1500, 500],
[200, 500, 1500],
[1800, 500, 1000],
], # 销售额
}
)
# 定义状态选项列表
statuses = ["In Progress", "Completed", "Pending", "On Hold"]
# 定义列配置
column_config = {
"Project Name": {"label": "项目名称"},
"Status": st.column_config.SelectboxColumn(
"状态",
options=statuses,
),
"Progress": st.column_config.ProgressColumn(
"进度",
min_value=0,
max_value=100,
format="%d%%", # 显示百分比
),
"Sales": st.column_config.BarChartColumn(
"销售额变化",
y_min=100,
y_max=2000,
),
}
# 使用st.data_editor展示和编辑项目数据(不包含图表列)
st.title("项目管理系统")
edited_projects = st.data_editor(
project_data,
width=500,
height=300,
column_config=column_config,
num_rows="dynamic",
)
4. 总结
总之,st.data_editor
是Streamlit
中一个功能强大的组件,它提供了类似电子表格的方式在线编辑DataFrame
或其他类似结构的数据,直观易用。
然而,它也存在一些劣势,如状态管理复杂性、性能问题以及定制化限制等。
在实际应用中,需要根据具体需求权衡利弊,并结合Streamlit
的其他组件和Python
的强大生态来实现更复杂的数据处理和分析功能。
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