La representación de datos en forma visual ayuda a comprender y analizar los datos de una manera más sencilla. Para la representación de datos, se utilizan diferentes bibliotecas de Python y una de ellas es Streamlit. Streamlit se utiliza universalmente para la visualización de datos en diferentes campos, como las ciencias de datos y el aprendizaje automático, para mostrar datos o resultados en una forma presentable.
En algunos escenarios, los usuarios deben trazar o representar la distribución de datos entre las regiones. En tales situaciones, los usuarios pueden visualizar los datos geográficamente mediante mapas.
En este blog, demostraremos cómo trazar datos en un mapa en Streamlit.
¿Cómo trazar datos en un mapa en Streamlit?
Para visualizar geográficamente los datos o los resultados generados, trace los datos en un mapa en Streamlit. Para hacerlo, siga las instrucciones enumeradas.
Paso 1: navegue al directorio de proyectos
Primero, proyecte el directorio a través del “ cd
Nota: Se recomienda intentar trabajar en un entorno virtual, ya que se considera un buen enfoque y aísla el pip y todos los módulos, paquetes y bibliotecas necesarios. El entorno virtual se puede instalar y configurar a través de nuestro artículo vinculado ' ”.
Paso 2: activar el entorno virtual
A continuación, active el entorno virtual usando el siguiente comando:
streamlitenv\Scripts\activar
En el comando anterior, estamos activando “ streamlitenv ” entorno virtual:
Paso 3: Instale Streamlit
A continuación, instale la biblioteca Python optimizada utilizando el comando proporcionado:
pepita instalar iluminado
El siguiente resultado indica que hemos instalado streamlit en activar virtualenv:
Paso 4: Trazar datos en el mapa
Ahora, cree el archivo de programa llamado ' Mapdata.py ”. Pegue el fragmento proporcionado en el archivo:
importar racionalizado como calleimportar pandas como PD
st.título ( 'Trazar datos en un mapa' )
datos_mapa = { 'años' : [ 53.958332 , 52.205276 , 51.509865 , 51.752022 , 52.633331 ] ,
'lón' : [ - 1.080278 , 0.119167 , - 0.118092 , - 1.257677 , - 1.133333 ] ,
'Ciudad' : [ 'York' , 'Cambridge' , 'Londres' , 'Oxford' , 'Leicester' ] }
df = pd.Marco de datos ( datos_mapa )
st.escribir ( df )
st.map ( datos = df )
La descripción del fragmento anterior es la siguiente:
-
- Primero, importe las bibliotecas requeridas a través de ' importar ”. Para trazar datos en un mapa, hemos importado el ' pandas ' y ' iluminado “Bibliotecas.
- A continuación, llame al “ título() Método para establecer el título de la página:
- Ahora, cree los marcos de datos especificando algunos datos ficticios o estáticos. A modo de demostración, hemos especificado la latitud, la longitud y el nombre de la ciudad y los hemos almacenado en el archivo ' datos_mapa ' variable.
- Para vincular datos en marcos de datos, utilice la biblioteca de panda llamando al comando ' Marco de datos() ”método y también pasar la variable “map_data” como parámetro.
- Para mostrar el marco de datos en la página web, utilice el ' escribir() 'método y pasar el marco de datos' df ”entre paréntesis.
- Ahora, trace los datos en un mapa utilizando el botón ' mapa() ”Método de iluminación aerodinámica. También acepta diferentes parámetros como “ datos ”, “ tamaño ”, “ color ', y ' zoom ”. Para trazar datos en un mapa, hemos pasado el ' datos ”parámetro.
Paso 5: ejecute el programa en Streamlit
Para ejecutar el programa, utilice el botón ' ejecución optimizada
El resultado muestra que el “ Mapdata.py 'El programa se está ejecutando en' servidor local: 8501 ”:
Abra el navegador, navegue hasta “http://localhost:8501” and verify if the program is executing or not. The below results show the data in dataframes and plot it on the map:
El siguiente resultado muestra la representación geográfica de los datos al trazarlos en el mapa:
¿Cómo leer datos de un archivo CSV y trazarlos en un mapa en Streamlit?
Los datos también se pueden leer de fuentes externas, como archivos o bases de datos. Para leer o recuperar los datos del archivo CSV y trazarlos en el mapa, siga las instrucciones proporcionadas.
Paso 1: leer datos del archivo CSV y trazarlos en un mapa
Crea un archivo llamado “ Demo1.py ”Y copie el fragmento que se proporciona a continuación:
importar pandas como PDimportar racionalizado como calle
st.título ( 'Trazar datos en el mapa en Streamlit' )
df = pd.read_csv ( r 'C:\Usuarios\Dell\Documentos\Streamlit Tutorial\UKrecords.csv' )
st.marco de datos ( df )
st.map ( datos = df , latitud = 'años' , longitud = 'lng' )
La explicación del código anterior es la siguiente:
-
- Primero, importe el ' pandas ' y ' iluminado “Bibliotecas.
- Establezca el título de la página usando el botón ' título() ' método.
- Ahora, lea los datos del archivo CSV utilizando el botón ' leer_csv 'método de la biblioteca del panda y almacenar los datos en el' df ' variable.
- Para trazar los datos extraídos de CSV en un marco de datos, utilice el botón ' marco de datos() ”método de streamlit y pase la variable “df” entre paréntesis.
- Para trazar los datos en un mapa, utilice el botón ' mapa() ' método. Pase también el “ datos ”, “ latitud ' y ' longitud ”parámetros entre paréntesis.
- Aquí el ' datos 'El valor se establece como' df ”, “ latitud ' y ' longitud Los valores se establecen según sus respectivas columnas en el archivo CSV.
Paso 2: ejecutar el programa
Para ejecutar el archivo del programa en Streamlit, utilice el botón ' carrera iluminada ”comando junto con el nombre del archivo:
ejecución optimizada Demo1.py
Ahora, abra el navegador y navegue hasta ' http://localhost:8501 ”para acceder a la página web iluminada. El resultado muestra los datos extraídos de CSV en marcos de datos optimizados y también los traza en un mapa:
Los siguientes resultados muestran la representación regional de los datos al trazarlos en el mapa iluminado:
Se trata de trazar datos en un mapa iluminado.
Conclusión
Para trazar los datos en Map en Streamlit, primero, cree un archivo de programa e importe los módulos, pandas y Streamlit necesarios en el programa. Después de eso, especifique los datos ficticios en el programa y guárdelos en marcos de datos de pandas usando el comando ' pd.Marco de datos() ' método. Los usuarios también pueden leer los datos de un archivo CSV usando el botón ' b ' método. Ahora, trace los datos en el mapa a través del “ st.map() ”Método de iluminación aerodinámica. Este blog ha demostrado cómo trazar datos en un mapa en Streamlit.