在Streamlit中管理数据帧(托管在Heroku上)可以通过以下步骤实现:
pip install streamlit pandas
app.py
,并导入所需的库:import streamlit as st
import pandas as pd
file_uploader
函数来上传数据帧文件:uploaded_file = st.file_uploader("上传数据帧文件", type=["csv", "xlsx"])
if uploaded_file is not None:
df = pd.read_csv(uploaded_file) # 如果上传的是CSV文件
# df = pd.read_excel(uploaded_file) # 如果上传的是Excel文件
st.write(df) # 显示数据帧
st.bar_chart(df) # 绘制柱状图
# 其他数据帧操作...
if __name__ == '__main__':
st.title("数据帧管理应用")
run()
以上是在Streamlit中管理数据帧的基本步骤。Streamlit是一个用于构建数据科学和机器学习应用程序的开源库,它提供了简单易用的界面和交互功能。Heroku是一个云平台,可以用于部署和托管Web应用程序。通过将两者结合使用,您可以在Heroku上托管Streamlit应用程序,并对数据帧进行管理和操作。
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