[5] 241105 Streamlit [Goorm All-In-One Pass! AI Project Master - 4th Session, Day 5]

241104 Mon 4th class

오늘 배운 것 중 기억할 것을 정리했다.

---

OpenAI도 선하게 시작함 

복습은 필수다. 

Steamlit 기획서 쓰는 것 보다 더 빠를 수 있다. 

---

https://rowan-sail-868.notion.site/11b7d480b59380e69285f6f7b9ea7359

최종 프로젝트 내용 | Notion

---

아나콘다 - 300개 이상 프로그램 설치해 준 것.
시각화, 데이터 수집 

가상 개발 환경 

https://rowan-sail-868.notion.site/streamlit-app-b170701a174b45e88a54882a79d712af

streamlit app 기본 시작하기 | Notion

streamlit run streamlit_01.py

1-7 실습 1 - 그래프 그려보기

1-7 실습 2 - 버튼 동작 구현해 보기

---

https://rowan-sail-868.notion.site/streamlit-app-7fe64728b21049d58dcf46a7a19c60a0?pvs=74

streamlit app 생성해보기 | Notion

Open GitHub Codespaces to immediately edit this app in your browser. 체크하면 나오는 화면

https://docs.streamlit.io/get-started/tutorials/create-an-app

Streamlit Docs

---

코드) 

import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np

st.title('Uber pickups in NYC')

DATE_COLUMN = 'date/time'
DATA_URL = ('https://s3-us-west-2.amazonaws.com/'
         'streamlit-demo-data/uber-raw-data-sep14.csv.gz')

def load_data(nrows):
    data = pd.read_csv(DATA_URL, nrows=nrows)
    lowercase = lambda x: str(x).lower()
    data.rename(lowercase, axis='columns', inplace=True) #Pandas library
    data[DATE_COLUMN] = pd.to_datetime(data[DATE_COLUMN])
    return data

# Create a text element and let the reader know the data is loading.
data_load_state = st.text('Loading data...')

# Load 10,000 rows of data into the dataframe.
data = load_data(10000)

# Notify the reader that the data was successfully loaded.
data_load_state.text('Loading data...done!')

st.subheader('Raw data')
st.write(data)

결과) 

히스토그램은 연속형 데이터에 사용되는 반면, 막대 차트는 범주형 또는 명목형 데이터에 사용

도수분포표 -> 히스토그램으로 표현 

도수분포표를 시각화할 때 히스토그램이 흔히 사용

https://blog.naver.com/ssunny1m/222164133080

[간호관리학 /통제] 간호 질 관리 분석도구 : 히스토그램(histogram) vs 막대그래프

https://leeezxxswd.tistory.com/6

도수분포표와 막대그래프, 히스토그램

rerun 누르면 나온다.

st.subheader('Number of pickups by hour')
hist_values = np.histogram(
    data[DATE_COLUMN].dt.hour, bins=24, range=(0,24))[0]
st.bar_chart(hist_values)

---

folium

프로토타입: 실제 개발이 나오기 전에 나오는 결과물

---

코드) 

 

st.subheader('Map of all pickups')
st.map(data)
st.subheader('Map of all pickups')
st.map(data)
hour_to_filter = 17
filtered_data = data[data[DATE_COLUMN].dt.hour == hour_to_filter]
st.subheader(f'Map of all pickups at {hour_to_filter}:00')
st.map(filtered_data)

결과)

3-2 다른 데이터 표시해 보기 

3-3 다른 데이터 불러와서 시각화 해보기 

3-4 [레벨업] chatgpt & claude를 활용한 머신러닝 예측 앱

---

4-2 url 줄이기 앱 만들기

4-3 [실습 1] 웹으로 배포해 보기
4-4 [레벨 업 실습 1] 나만의 앱을 만들어서 배포해 보기

https://velog.io/@sy508011/%EC%8A%A4%ED%8A%B8%EB%A6%BC%EB%A6%BF-Github%EB%A1%9C-%EC%97%B0%EB%8F%99%ED%95%B4%EC%84%9C-%ED%8E%98%EC%9D%B4%EC%A7%80-Deploy%ED%95%98%EA%B8%B0

[스트림릿] Github로 연동해서 페이지 Deploy하기