Gradio에서 표로 보기

실습 데이터

필요한 모듈 설치하기

!pip install gradio

google drive 연결하기

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

KOSPI 데이터 읽기

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/kospi.csv', sep=',', encoding="cp949")
df

Gradio에서 표로 표시하기

import gradio as gr

df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/kospi.csv', sep=',', encoding="cp949")

with gr.Blocks() as demo:
    gr.DataFrame(df)

demo.launch()

특정 컬럼만 가져오기

import gradio as gr

df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/kospi.csv', sep=',', encoding="cp949")

c = ['Date', 'Close', 'Volume']
df = df[c]

with gr.Blocks() as demo:
    gr.DataFrame(df)

demo.launch()

컬럼 이름 변경하기

import gradio as gr

df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/kospi.csv', sep=',', encoding="cp949")

c = ['Date', 'Close', 'Volume']
df = df[c]
df.rename(columns = {'Date':'날짜', 'Close':'종가', 'Volume':'거래량'}, inplace=True)

with gr.Blocks() as demo:
    gr.DataFrame(df)

demo.launch()

최저값과 최고값 표시하기

import gradio as gr

df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/kospi.csv', sep=',', encoding="cp949")

c = ['Date', 'Close', 'Volume']
df = df[c]
df.rename(columns = {'Date':'날짜', 'Close':'종가', 'Volume':'거래량'}, inplace=True)

with gr.Blocks() as demo:
    with gr.Row():
        gr.Label(f"{df['종가'].min()}", label="최저점 지수")
        gr.Label(f"{df['종가'].max()}", label="최고점 지수")
    gr.DataFrame(df)

demo.launch()

소수점 반올림하기

import gradio as gr

df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/kospi.csv', sep=',', encoding="cp949")

c = ['Date', 'Close', 'Volume']
df = df[c]
df.rename(columns = {'Date':'날짜', 'Close':'종가', 'Volume':'거래량'}, inplace=True)

# 소수점 2자리로 반올림
df = df.round(2)

with gr.Blocks() as demo:
    with gr.Row():
        gr.Label(f"{df['종가'].min()}", label="최저점 지수")
        gr.Label(f"{df['종가'].max()}", label="최고점 지수")
    gr.DataFrame(df)

demo.launch()

최소와 최고값을 천단위로 표시하기

import gradio as gr

df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/kospi.csv', sep=',', encoding="cp949")

c = ['Date', 'Close', 'Volume']
df = df[c]
df.rename(columns = {'Date':'날짜', 'Close':'종가', 'Volume':'거래량'}, inplace=True)

# 소수점 2자리로 반올림
df = df.round(2)

with gr.Blocks() as demo:
    with gr.Row():
        gr.Label(f"{df['종가'].min():,}", label="최저점 지수")
        gr.Label(f"{df['종가'].max():,}", label="최고점 지수")
    gr.DataFrame(df)

demo.launch()

테이블 데이터를 천단위로 표시하기1

import gradio as gr

df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/kospi.csv', sep=',', encoding="cp949")

c = ['Date', 'Close', 'Volume']
df = df[c]
df.rename(columns = {'Date':'날짜', 'Close':'종가', 'Volume':'거래량'}, inplace=True)

# 소수점 2자리로 반올림
df = df.round(2)

with gr.Blocks() as demo:
    with gr.Row():
        gr.Label(f"{df['종가'].min():,}", label="최저점 지수")
        gr.Label(f"{df['종가'].max():,}", label="최고점 지수")

        #천단위 포멧으로 변경. 레이블 아래 쪽으로 이동 필요
        df['종가'] = df['종가'].apply(lambda x: f"{x:,.2f}")
        df['거래량'] = df['거래량'].apply(lambda x: f"{x:,.0f}")

    gr.DataFrame(df)

demo.launch()

테이블 데이터를 천단위로 표시하기2

import gradio as gr

df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/kospi.csv', sep=',', encoding="cp949")

c = ['Date', 'Close', 'Volume']
df = df[c]
df.rename(columns = {'Date':'날짜', 'Close':'종가', 'Volume':'거래량'}, inplace=True)

# 소수점 2자리로 반올림
df = df.round(2)

#천단위 포멧으로 변경.
df['종가'] = df['종가'].apply(lambda x: f"{x:,.2f}")
df['거래량'] = df['거래량'].apply(lambda x: f"{x:,}")

with gr.Blocks() as demo:
    with gr.Row():
        close_float_list = df['종가'].replace({',': ''}, regex=True).astype(float)

        gr.Label(f"{close_float_list.min():,.2f}", label="최저점 지수")
        gr.Label(f"{close_float_list.max():,.2f}", label="최고점 지수")

    gr.DataFrame(df)

demo.launch()

Pandas에서의 숫자 및 문자 변환

숫자(정수형) -> 문자
df['value'] = df['value'].apply(lambda x: f"{x:,}")

문자 -> 숫자(정수형)
df['value'] = pd.to_numeric(df['value'])