Streamlitを使用したファイルの読み込みとデータの分析

まず、Streamlitをインストールします。次に、以下のコードを使用して、ファイルをロードするStreamlitアプリを作成します。

import streamlit as st
import pandas as pd
# ファイルの読み込み
uploaded_file = st.file_uploader("ファイルをアップロードしてください", type=["csv", "xlsx"])
if uploaded_file is not None:
    # アップロードされたファイルをデータフレームに変換
    df = pd.read_csv(uploaded_file)  # CSVファイルの場合
    # df = pd.read_excel(uploaded_file)  # Excelファイルの場合
    # データの表示
    st.write(df)
    # データの分析や可視化のコードを追加することができます
    # 以下に例を示します
    # データの要約統計量の表示
    st.write(df.describe())
    # ヒストグラムの表示
    st.bar_chart(df)
    # 散布図の表示
    st.scatter_chart(df)

上記のコードでは、Streamlitのfile_uploader関数を使用してユーザーがファイルをアップロードできるようにします。アップロードされたファイルは、Pandasのデータフレームに変換され、表示や分析、可視化のために使用できます。

コードのコメント部分に示されているように、データの分析や可視化のためのさまざまな操作を追加することができます。例として、describe関数による要約統計量の表示や、bar_chart関数やscatter_chart関数によるグラフの表示があります。

このように、Streamlitを使用してファイルを読み込み、データを分析することができます。さまざまなデータセットや分析方法に応じて、コードをカスタマイズしてください。