Streamlitを使用して簡単にデータ可視化アプリを作成する方法

データ分析

2023/06/23

與田龍人

pythonのみでアプリケーションを実装することのできる「Streamlit」というフレームワークを使用して簡単にデータ可視化アプリを作成する方法を解説しています。

SQLiteStreamlitPythonデータ可視化データ分析

01はじめに
02前提条件
03手順1:Streamlitのインストールとセットアップ
04手順2: 必要なライブラリのインストール
05手順3：データベースのセットアップ
06手順4：Streamlitアプリの作成
07手順5：グラフの描画
08手順6：アプリの実行
09最後に

はじめに

・データの可視化は、情報のインサイトを得るために重要な手段です。

・Streamlitは、Pythonで簡単にデータ可視化アプリを作成するためのツールです。

・この記事では、例としてStreamlitを使用して日毎の睡眠時間の推移グラフが自動的に描画されるアプリを作成する方法を解説します。

前提条件

・Pythonの基本的な知識

・Streamlitライブラリのインストール方法

手順1:Streamlitのインストールとセットアップ

Streamlitをインストールするために、ターミナルでpip install streamlitを実行します。

pip install streamlit

手順2: 必要なライブラリのインストール

最初に、適当なテキストエディタで（例：sleep_app.py）という名前のファイルを作成し、必要なライブラリをインストールしましょう。以下のコマンドを使用して、Streamlitと他の必要なライブラリをインストールします。

import streamlit as st 

import pandas as pd 

import sqlite3 

from datetime import datetime, timedelta

手順3：データベースのセットアップ

アプリで使用するデータベースとして、SQLiteを使用します。SQLiteデータベースを作成し、必要なテーブルを作成します。また、データベースへの接続も確立します。

# SQLiteに接続する

conn = sqlite3.connect('sleep_data.db')

# テーブルを作成する conn.execute('''

 CREATE TABLE IF NOT EXISTS sleep_data ( 

　　　id INTEGER PRIMARY KEY, 

　　　date TEXT NOT NULL, 

　　　sleep_time TEXT NOT NULL, 

　　　wake_time TEXT NOT NULL５。 

) 

''')

手順4：Streamlitアプリの作成

Streamlitを使用して、睡眠時間の記録とデータの可視化を行うアプリを作成します。以下のようなコードを追加します。

# ユーザーからの入力を受け付ける

st.header('睡眠時間の記録')

date = st.date_input('日付を選択してください')

sleep_time = st.time_input('就寝時間を選択してください')

wake_time = st.time_input('起床時間を選択してください')



# 入力されたデータをSQLiteに保存する

if st.button('保存'):

date_str = date.strftime('%Y-%m-%d')

sleep_time_str = sleep_time.strftime('%H:%M:%S')

wake_time_str = wake_time.strftime('%H:%M:%S')

conn.execute(f'''

INSERT INTO sleep_data (date, sleep_time, wake_time)

VALUES ('{date_str}', '{sleep_time_str}', '{wake_time_str}')

''')

conn.commit()



# データのリセットボタンを表示する

if st.button('データのリセット'):

# 確認メッセージを表示する

if st.warning('本当にデータをリセットしますか？この操作は取り消せません。'):

# テーブルを削除して再作成する

conn.execute('DROP TABLE IF EXISTS sleep_data')

conn.execute('''

CREATE TABLE sleep_data (

id INTEGER PRIMARY KEY,

date TEXT NOT NULL,

sleep_time TEXT NOT NULL,

wake_time TEXT NOT NULL

)

''')

conn.commit()

st.success('データをリセットしました。ページをリロードしてください。')



# 一か月ごとの睡眠時間の統計情報を取得する

end_date = datetime.today().date()

start_date = end_date - timedelta(days=30)

df = pd.read_sql_query(f'''

SELECT date, sleep_time, wake_time,

CASE WHEN strftime('%s', wake_time) < strftime('%s', sleep_time)

THEN strftime('%s', wake_time, '+1 day') - strftime('%s', sleep_time)

ELSE strftime('%s', wake_time) - strftime('%s', sleep_time)

END AS sleep_duration

FROM sleep_data

WHERE date BETWEEN '{start_date}' AND '{end_date}'

''', conn)





# 統計情報を表示する

if not df.empty:

st.header('過去1か月間の睡眠時間の統計情報')



# sleep_durationを時間に変換（小数）

df['hours'] = df['sleep_duration'] / 3600



# hours列を小数点第1位まで表示

df['hours'] = df['hours'].round(1)



st.write(df[['date', 'sleep_time', 'wake_time', 'hours']])



avg_hours = df['hours'].mean()



st.write(f'平均睡眠時間: {avg_hours:.1f} 時間')



total_minutes = df['sleep_duration'].sum() // 60

st.write(f'合計睡眠時間: {total_minutes}分')



if avg_hours < 6:

st.warning('平均睡眠時間が短いです。改善のためには睡眠時間を延ばすように心がけましょう。')

elif avg_hours > 8:

st.warning('平均睡眠時間が長すぎます。改善のためには早寝早起きを心がけましょう。')

else:

st.success('適切な睡眠時間です。')

手順5：グラフの描画

Streamlitで提供される可視化ツールの一つである**st.line_chart**関数を使用することによってこのように可視化ライブラリを使用せずにグラフを描画することができます。

# 睡眠時間の推移を折れ線グラフで表示する

df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) # 日付をdatetime型に変換

df = df.set_index('date') # 日付をインデックスに設定

st.line_chart(df['sleep_duration'] / 3600)