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快速部署数据分析工具 ```python # pip install pandas streamlit pygwalker # 安装所需库 import pandas as pd # 数据分析和操作 import streamlit as st # 创建数据驱动的Web应用 from pygwalker.api.streamlit import StreamlitRenderer # 创建交互式网络图的库 # 使用Streamlit的file_uploader函数创建一个文件上传器组件 uploaded_file = st.file_uploader("你的 CSV数据") # 如果uploaded_file不是None，表示用户已经上传了一个文件 if uploaded_file is not None: # 使用Pandas的read_csv函数读取上传的CSV文件 # 这将文件内容加载到一个DataFrame对象中，DataFrame是Pandas中用于存储表格数据的主要数据结构 df = pd.read_csv(uploaded_file) # 创建StreamlitRenderer类的实例，将DataFrame对象df作为参数传递 # StreamlitRenderer类可能提供了一些特定的方法来在Streamlit应用中渲染交互式图表 pyg_app = StreamlitRenderer(df) # 调用pyg_app实例的explorer方法 # 这个方法可能是用来启动或显示一个交互式图表的探索器界面 # 具体的功能取决于pygwalker库的实现细节 pyg_app.explorer() # 使用 streamlit run {Python程序} ``` **相关教程：** [一分钟从0制作自己的数据可视化软件, streamlit + pygwalker教程](https://www.bilibili.com/video/BV11E421V74v)
造物者W
2024年5月26日 11:30
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