Разработка интерактивных дашбордов на Python с использованием Streamlit и Plotly

В этом видео вы шаг за шагом научитесь разработке интерактивных дашбордов на Python с использованием Streamlit и Plotly, аналогично PowerBI и Tableau и т.д. Streamlit — популярная библиотека Python, используемая для создания интерактивных веб-приложений и дашбордов. Она упрощает процесс создания приложений, работающих с данными, предоставляя простой и интуитивно понятный интерфейс. Вот несколько ключевых способов использования Streamlit в панелях мониторинга на Python: Быстрое прототипирование: Визуализация данных: Взаимодействие с пользователем: Интеграция с моделями машинного обучения: Совместное использование и развертывание: ⭐Содержание⭐ В этом видео вы узнаете: ⚡ 1.) Использование Streamlit для создания интерактивных графиков 2.) Навигация и загрузка необработанных данных на панель мониторинга 3.) Создание заголовков, подзаголовков или подзаголовков в Streamlit 4.) Генерация сегментов для графиков в Streamlit 5.) Добавление средства выбора даты на панель мониторинга 6.) Обработка и преобразование данных с помощью Python Pandas в Streamlit 7.) Создание боковой панели с фильтрами множественного выбора 8.) Преобразование данных с помощью Pandas 9.) Визуализация данных с помощью Python Plotly и построение всех графиков в среде Streamlit 10.) Выполнение анализа временных рядов в Streamlit 11.) Загрузка или просмотр данных на основе графиков 12.) Создание иерархического представления продаж с помощью TreeMap 13.) Создание таблиц данных с помощью Plotly Figure_Factory 14.) Применение стилей к данным в Streamlit 15.) Просмотр или загрузка данных с помощью Streamlit 16.) Выполнение анализа и визуализации данных с помощью Python Streamlit 17.) Примеры... В целом, Streamlit упрощает процесс создания интерактивных панелей мониторинга на Python, предоставляя интуитивно понятный интерфейс, возможности визуализации данных, функции взаимодействия с пользователем и простые варианты развертывания. Это мощный инструмент для специалистов по анализу данных, разработчиков и всех, кто хочет представить данные и аналитические выводы в привлекательной и доступной форме. Pandas и Plotly — мощные библиотеки, играющие важную роль в разработке панелей мониторинга. ➖➖➖➖➖➖➖➖ ➖➖➖➖➖➖➖➖ 👍 Pandas: 1.) Обработка данных 2.) Очистка и предварительная обработка данных 3.) Интеграция данных 4.) Преобразование данных 👍 Plotly: 1.) Интерактивная визуализация данных 2.) Динамическое обновление 3.) Интуитивно понятная интерактивность 4.) Интеграция дашбордов В целом, Pandas и Plotly дополняют друг друга в разработке дашбордов. Pandas помогает в обработке, очистке и предварительной обработке данных, а Plotly обеспечивает интерактивную и визуально привлекательную визуализацию данных. Вместе они позволяют создавать мощные и информативные дашборды, которые эффективно представляют и анализируют данные. ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ Интерактивное веб-портфолио с использованием Python Streamlit:    • Building a Professional Web Portfolio with...   Набор исходных данных: https://community.tableau.com/s/quest... Иконки эмодзи Streamlit: https://streamlit-emoji-shortcodes-st... Исходный код панели управления Streamlit на Python: https://github.com/AbhisheakSaraswat/... Учебное пособие по Pandas на Python:    • Python Pandas Tutorial | What is Pandas | ...   Плейлист по Python:    • Python Tutorial for Beginners   Плейлист по структурам данных в Python:    • Python Data Structure   Плейлист по ООП в Python:    • Object Oriented Programming Tutorials Usin...   Ссылка на Telegram: https://t.me/+32-TodtiOvo2Njk9 ➖➖➖➖➖➖➖➖ или ➖➖➖➖➖➖➖➖ 👍 Подпишитесь сейчас: https://bit.ly/41B5ep2 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ #python #programming #datascience #machinelearning #webdevelopment #code #developer #softwareengineering #opensource #tutorial #tech #coding #computerprogramming #pandas #numpy #matplotlib #StreamlitTutorial #PythonDashboard #InteractivePlots #DataVisualization #StreamlitAndPlotly #DataAnalysis #TimeSeriesAnalysis #PandasTutorial #PlotlyVisualization #DataTables #DashboardDevelopment #PythonProgramming #StreamlitExamples #DataManipulation #DataFiltering #DataTransformation #HierarchicalView #DataExploration #DashboardDesign #StreamlitTips