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it unlocks many cool features!
- %%writefile app.py
- #Todo nosso código vai vir aqui!
- #Importar as bibliotecas
- import pandas as pd
- import streamlit as st
- import plotly.express as px
- import numpy as np
- def main():
- st.set_page_config(
- page_title='Murilo - Facti Big Data',
- page_icon='🐳',
- layout='wide',
- )
- st.title('🦄Dados')
- #Carrega os dados do arquivo e coloca na página
- df = pd.read_csv('/content/dados.csv')
- # st.dataframe(df)
- st.sidebar.header('Selecione os filtros desejados para os dados')
- #Filtro de ano
- year = st.sidebar.multiselect(
- 'Selecione os anos que devem ser considerados:',
- options = np.sort(df['year'].unique()),
- default = df['year'].unique(),
- )
- #Filtro de fabricante
- fabricante = st.sidebar.multiselect(
- 'Selecione os fabricantes que devem ser considerados:',
- options = np.sort(df['manufacturer'].unique()),
- default = df['manufacturer'].unique(),
- )
- #Coloca o filtro no dataframe
- df_filtrado = df.query(
- "year==@year & manufacturer==@fabricante"
- )
- st.dataframe(df_filtrado)
- #Adiciona os KPIs da aplicação
- st.title('🐙KPIs:')
- #Calcular os KPIs
- volume_total_vendas = df_filtrado['price'].sum()
- unidades_vendidas = df_filtrado['id'].count()
- preco_medio = round(df_filtrado['price'].mean(),2)
- coluna_esquerda, coluna_meio, coluna_direita = st.columns(3)
- with coluna_esquerda:
- st.subheader('💰Volume de Vendas:')
- st.subheader(f'US${volume_total_vendas}')
- with coluna_meio:
- st.subheader('🚗Unidades Vendidas:')
- st.subheader(f'{unidades_vendidas}')
- with coluna_direita:
- st.subheader('💵Preço Médio:')
- st.subheader(f'US${preco_medio}')
- if __name__ == '__main__':
- main()
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