|
| 1 | + |
| 2 | +import streamlit as st |
| 3 | +import pandas as pd |
| 4 | +import numpy as np |
| 5 | + |
| 6 | + |
| 7 | +df1=pd.read_excel("BASE01.CREDITO.xlsx") |
| 8 | +df2=pd.read_excel("BASE02.CREDITO.xlsx") |
| 9 | +df=df1 |
| 10 | + |
| 11 | + |
| 12 | +st.title("Layout: Sidebar, Colunas e Abas") |
| 13 | + |
| 14 | +# SIDEBAR |
| 15 | +st.sidebar.header("Filtros") |
| 16 | +with st.sidebar: |
| 17 | + #idade_min, idade_max = (\ |
| 18 | + #int(df["idade"].min()), int(df["idade"].max())) \ |
| 19 | + #if "idade" in df else (0, 0) |
| 20 | + idade_min=df["idade"].min() |
| 21 | + idade_max=df["idade"].max() |
| 22 | + idade_sel = st.slider(\ |
| 23 | + "Faixa de idade", idade_min, idade_max,\ |
| 24 | + (idade_min, idade_max), step=1) |
| 25 | + regiao=st.selectbox(\ |
| 26 | + "Região",options=df["regiao"].unique()) |
| 27 | + base=st.radio("BASE",options=[1,2]) |
| 28 | + |
| 29 | + |
| 30 | +if base==1: |
| 31 | + df=df1 |
| 32 | +else: |
| 33 | + df=df2 |
| 34 | + |
| 35 | +dfMediaSexo=df[["sexo","valorcredito"]].groupby(by=["sexo"]).sum().reset_index() |
| 36 | + |
| 37 | +# ABAS |
| 38 | +st.write("Filtrado pela região "+regiao) |
| 39 | +aba1, aba2,aba3 = st.tabs(["Tabela", \ |
| 40 | + "Estatísticas","Gráfico"]) |
| 41 | +with aba1: |
| 42 | + fdf = df[(df["idade"] >= idade_sel[0]) \ |
| 43 | + & (df["idade"] <= idade_sel[1])] |
| 44 | + fdf=fdf[fdf["regiao"]==regiao] |
| 45 | + st.dataframe(fdf) |
| 46 | +with aba2: |
| 47 | + fdf = df[(df["idade"] >= idade_sel[0]) \ |
| 48 | + & (df["idade"] <= idade_sel[1])] |
| 49 | + fdf=fdf[fdf["regiao"]==regiao] |
| 50 | + st.write(fdf.describe()) |
| 51 | +with aba3: |
| 52 | + fdf = df[(df["idade"] >= idade_sel[0]) \ |
| 53 | + & (df["idade"] <= idade_sel[1])] |
| 54 | + fdf=fdf[fdf["regiao"]==regiao] |
| 55 | + dfMediaSexo=fdf[["sexo","valorcredito"]].\ |
| 56 | + groupby(by=["sexo"]).sum().reset_index() |
| 57 | + st.bar_chart(data=dfMediaSexo,\ |
| 58 | + x="sexo",y="valorcredito") |
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