test.py

import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
import altair as alt

st.title('Uber pickups in NYC')

DATE_COLUMN = 'date/time'
DATA_URL = ('https://s3-us-west-2.amazonaws.com/'
            'streamlit-demo-data/uber-raw-data-sep14.csv.gz')

# 데이터 불러오기
def load_data(nrows):
    data = pd.read_csv(DATA_URL, nrows=nrows)
    lowercase = lambda x: str(x).lower()
    data.rename(lowercase, axis='columns', inplace=True)
    data[DATE_COLUMN] = pd.to_datetime(data[DATE_COLUMN])
    return data

# 텍스트 요소 생성. 사용자에게 데이터가 로드 되고 있음을 알린다.
data_load_state = st.text('Loading data...')

# 10000개의 행의 데이터를 로드한다.
data = load_data(10000)

# 데이터가 성공적으로 로드 되었음을 알린다.
data_load_state.text('Loading data...done!')

# 부제목 만들기
st.subheader('Raw data')
st.write(data)

# Hour 별 픽업 수 계산
data['hour'] = data[DATE_COLUMN].dt.hour
hist_values = np.histogram(data['hour'], bins=24, range=(0,24))[0]

# Altair를 사용하여 히스토그램 그리기
st.subheader('Number of pickups by hour')
chart_data = pd.DataFrame({'hour': range(24), 'pickups': hist_values})

chart = alt.Chart(chart_data).mark_bar().encode(
    x=alt.X('hour', title='Hour of day'),
    y=alt.Y('pickups', title='Number of pickups')
)

st.altair_chart(chart, use_container_width=True)