st_tutorial/main.py at main · AugustVIII/st_tutorial · GitHub

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
import streamlit as st
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Название
# Описание
st.title('Заполни пропуски')
st.write('Загрузи свой датафрейм и заполни пропуски')
st.write('Новая строка')


## Шаг 1. Загрузка CSV файла


uploaded_file = st.sidebar.file_uploader('Загрузи CSV файл', type='csv')

if uploaded_file is not None:
    df = pd.read_csv(uploaded_file)
    st.write(df.head(5))
else:
    st.stop()


## Шаг 2. Проверка наличия пропусков в файле

missed_values = df.isna().sum()
missed_values = missed_values[missed_values > 0]

if len(missed_values) > 0:
    fig, ax = plt.subplots()
    sns.barplot(x=missed_values.index, y=missed_values.values)
    ax.set_title('Пропуски в столбцах')
    ax.set_ylabel('Количество пропусков')
    st.pyplot(fig)

## Шаг 3. Заполнить пропуски
    button = st.button('Заполнить пропуски')
    if button:
        df_filled = df[missed_values.index].copy()

        for col in df_filled.columns:
            if df_filled[col].dtype == 'object': # Категориальные признаки
                df_filled[col] = df_filled[col].fillna(df_filled[col].mode()[0])
            else: # Численные признаки
                df_filled[col] = df_filled[col].fillna(df_filled[col].median())

        st.write(df_filled.head(5))

## Шаг 4. Выгрузить заполнный от прпусков CSV файл

        download_button = st.download_button(label='Скачать CSV файл',
                   data=df_filled.to_csv(),
                   file_name='filled_fate.csv')

else:
    st.write('Нет пропусков в данных')
    st.stop()