[Streamlit] 프로젝트: 기상정보를 통한 교통사고율 예측 앱

미리보기:

 

 

앱 주소: http://www.esyoo.site:8502/

 

앱 설명: https://github.com/eyoo95/Weather_And_Car_Accident

 

특이사항:

 

EDA 작업중에 streamlit의 group_by 오류발생

 

selected_list_for_chart = st.selectbox('차트를 생성하기 원하면 컬럼을 선택하세요',col_list)
if len(selected_list_for_chart) != 0:
     if st.button('차트확인'):
         st.text('{}년도 {}지역의 {} 변화량을 나타낸 차트입니다.'.format(get_year,get_region,selected_list_for_chart))
         fig = plt.figure()
         x = df_for_chart.groupby('date')[[selected_list_for_chart]].mean().index
         y = df_for_chart.groupby('date')[[selected_list_for_chart]].mean()
         plt.xlabel('date')
         plt.ylabel(selected_list_for_chart)
         plt.xticks(rotation = 45, fontsize=4 )
         plt.plot(x,y)
         st.pyplot(fig)

# 리스트 두번사용으로 인한 오류

 

 

코드가 너무 길어짐

 

 # 전체 지역, 전체 연도
 if get_region == '전체' and get_year == '전체':
     st.dataframe(df.sort_values(['date','시도별']))
     selected_list_for_chart = st.selectbox('차트를 생성하기 원하면 컬럼을 선택하세요',col_list)
     if selected_list_for_chart in col_list[4:9]:
         if st.button('차트확인'):
             st.info('{}년도 {}지역 {}의 합을 나타낸 차트입니다.'.format(get_year,get_region,selected_list_for_chart))
             fig = plt.figure()
             x = df.groupby('date')[[selected_list_for_chart]].sum().index
             y = df.groupby('date')[[selected_list_for_chart]].sum()
             plt.xlabel('Date')
             plt.ylabel(selected_list_for_chart)
             plt.xticks(rotation = 45, fontsize=4 )
             plt.plot(x,y)
             st.pyplot(fig)

     else:
        
         if st.button('차트확인'):
             st.info('{}년도 {}지역 {}의 평균변화량을 나타낸 차트입니다.'.format(get_year,get_region,selected_list_for_chart))
             fig = plt.figure()
             x = df.groupby('date')[[selected_list_for_chart]].mean().index
             y = df.groupby('date')[[selected_list_for_chart]].mean()
             plt.xlabel('Date')
             plt.ylabel(selected_list_for_chart)
             plt.xticks(rotation = 45, fontsize=4 )
             plt.plot(x,y)
             st.pyplot(fig)
         

 # 전체 지역, 특정 연도            
 elif get_region == region_list[0]:
     st.dataframe(df.loc[df['date'].str.contains(get_year),])
     selected_list_for_chart = st.selectbox('차트를 생성하기 원하면 컬럼을 선택하세요',col_list)
     if selected_list_for_chart in col_list[4:9]:
         if st.button('차트확인'):
             st.info('{}년도 {}지역 {}의 합을 나타낸 차트입니다.'.format(get_year,get_region,selected_list_for_chart))
             fig = plt.figure()
             x = df.loc[df['date'].str.contains(get_year),].groupby('date')[[selected_list_for_chart]].sum().index
             y = df.loc[df['date'].str.contains(get_year),].groupby('date')[[selected_list_for_chart]].sum()
             plt.xlabel('Date')
             plt.ylabel(selected_list_for_chart)
             plt.xticks(rotation = 45 )
             plt.plot(x,y)
             st.pyplot(fig)

     else:
 
         if st.button('차트확인'):
             st.info('{}년도 {}지역 {}의 평균변화량을 나타낸 차트입니다.'.format(get_year,get_region,selected_list_for_chart))
             fig = plt.figure()
             x = df.loc[df['date'].str.contains(get_year),].groupby('date')[[selected_list_for_chart]].mean().index
             y = df.loc[df['date'].str.contains(get_year),].groupby('date')[[selected_list_for_chart]].mean()
             plt.xlabel('Date')
             plt.ylabel(selected_list_for_chart)
             plt.xticks(rotation = 45 )
             plt.plot(x,y)
             st.pyplot(fig)
     

 # 특정 지역, 전체 연도  
 elif get_year == year_list[0]:
     st.dataframe(df.loc[df['시도별'].str.contains(get_region),])
     selected_list_for_chart = st.selectbox('차트를 생성하기 원하면 컬럼을 선택하세요',col_list)
     if len(selected_list_for_chart) != 0:
         if st.button('차트확인'):
             st.info('{}년도 {}지역 {}의 차트입니다.'.format(get_year,get_region,selected_list_for_chart))
             fig = plt.figure()
             x = df.loc[df['시도별'].str.contains(get_region),]['date']
             y = df.loc[df['시도별'].str.contains(get_region),][selected_list_for_chart]
             plt.xlabel('Date')
            plt.ylabel(selected_list_for_chart)
             plt.xticks(rotation = 45, fontsize=4)
             plt.plot(x,y)
             st.pyplot(fig)


 # 특정 지역, 특정 연도  
 else:
     st.dataframe(df.loc[(df['date'].str.contains(get_year))&(df['시도별'].str.contains(get_region)),])
     selected_list_for_chart = st.selectbox('차트를 생성하기 원하면 컬럼을 선택하세요',col_list)
     if len(selected_list_for_chart) != 0:

       
         if st.button('차트확인'):
             st.info('{}년도 {}지역 {}의 차트입니다.'.format(get_year,get_region,selected_list_for_chart))
             fig = plt.figure()
             x = df.loc[(df['date'].str.contains(get_year))&(df['시도별'].str.contains(get_region)),]['date']
             y = df.loc[(df['date'].str.contains(get_year))&(df['시도별'].str.contains(get_region)),][selected_list_for_chart]
             plt.xlabel('Date')
             plt.ylabel(selected_list_for_chart)
             plt.xticks(rotation = 45 )
             plt.plot(x,y)
             st.pyplot(fig)

 

 

'전체'로 if문을 구분하지 않고 join함수를 사용해서 모든 시,도가 나올수 있도록 함

 

# 전체 행을 나타내기 위한 사전작업
if get_region == region_list[0]:
    get_region = '|'.join(region_list[1:])
if get_year == year_list[0]:
    get_year = '|'.join(year_list[1:])

region_txt = get_region
year_txt = get_year
if region_txt == '|'.join(region_list[1:]):
    region_txt = '전체'            
if year_txt == '|'.join(year_list[1:]):
    year_txt = '전체'

# 데이터프레임과 차트 나타내기
selected_df = df.loc[(df['date'].str.contains(get_year))&(df['시도별'].str.contains(get_region)),]
st.dataframe(selected_df)
selected_col = st.selectbox('차트를 생성하기 원하면 컬럼을 선택하세요',col_list)
if st.button('차트확인'):
    fig = plt.figure()

    if selected_col in col_list[4:9]:                    
        st.info('{}년도 {}지역 {}의 합을 나타낸 차트입니다.'.format(year_txt,region_txt,selected_col))
        x = selected_df.groupby('date')[[selected_col]].sum().index
        y = selected_df.groupby('date')[[selected_col]].sum()
    
    else:
        st.info('{}년도 {}지역 {}의 평균변화량을 나타낸 차트입니다.'.format(year_txt,region_txt,selected_col))
        x = selected_df.groupby('date')[[selected_col]].mean().index
        y = selected_df.groupby('date')[[selected_col]].mean()

    plt.xlabel('Date')
    plt.ylabel(selected_col)
    if year_txt == '전체':
        plt.xticks(rotation = 45, fontsize=4 )
    else:
        plt.xticks(rotation = 45)
    plt.plot(x,y)
    st.pyplot(fig)