StreamlitでCSVダウンロード機能を実装する方法

この記事では、Streamlitを使用してCSVダウンロード機能をアプリに追加する方法を、初心者にもわかりやすく解説します。

Contents

前提条件
SteamlitでCSVダウンロード機能の実装する
まとめ

前提条件

このチュートリアルを始める前に、Streamlitがインストールされていることを確認してください。Streamlitがまだインストールされていない場合は、以下のコマンドでインストールできます。

$ pip install streamlit

SteamlitでCSVダウンロード機能の実装する

StreamlitでCSVダウンロード機能を実装するには、以下のステップに従います。

ステップ 1: データの準備

まずは、ユーザーがダウンロード可能なデータを準備します。ここでは例として、Pandas DataFrameを使用します。

import pandas as pd

# ダミーデータの作成
data = {
'Column1': [1, 2, 3, 4, 5],
'Column2': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
}
df = pd.DataFrame(data)

ステップ 2: CSVファイルとしてデータをエンコード

ダウンロードするCSVファイルを準備するために、DataFrameをCSV形式の文字列に変換します。そして、この文字列をバイトオブジェクトにエンコードします。

def convert_df_to_csv(df):
    return df.to_csv(index=False).encode('utf-8')

ステップ 3: Streamlitでダウンロードボタンの追加

最後に、Streamlitのdownload_button関数を使用して、エンコードしたCSVファイルをダウンロードするためのボタンをアプリに追加します。

import streamlit as st

# CSVデータをエンコード
csv = convert_df_to_csv(df)

# ダウンロードボタンの追加
st.download_button(
label="Download data as CSV",
data=csv,
file_name='data.csv',
mime='text/csv',
)

<実行結果>

これで、StreamlitアプリにCSVダウンロード機能が実装されました。ユーザーは「Download data as CSV」というボタンをクリックすることで、準備したデータが含まれるCSVファイルをダウンロードできます。

まとめ

Streamlitを使用すると、データをCSVファイルとして提供する機能を簡単にアプリに追加できます。この機能は、データ分析結果を共有したり、ユーザーがアプリで生成したデータをオフラインでさらに分析するために便利です。本記事で紹介した手順を参考にして、あなたのStreamlitアプリにもCSVダウンロード機能を実装してみてください。