Trasformazione dei dati JSON dalle query di DuckDB in una dashboard con Streamlit e Plotly
In questo articolo, ti guideremo attraverso il processo di creazione di un dashboard Streamlit utilizzando Plotly per visualizzare i dati da un file JSON, filtrati per la selezione dell'utente, e archiviati in un database DuckDB.
Innanzitutto, impostiamo l'ambiente di sviluppo. Consigliamo di utilizzare un ambiente virtuale per un workspace pulito e ordinato. Installa le librerie necessarie per lo sviluppo del dashboard eseguendo il seguente codice:
Successivamente, importeremo le librerie necessarie per il dashboard:
Plotly è una libreria open source per lo sviluppo di grafici e chart interattivi, che utilizzeremo per visualizzare i nostri dati. Streamlit è un framework open source per lo sviluppo di applicazioni web interattive per i dati utilizzando Python, e non richiede la conoscenza di HTML, CSS o JavaScript.
Utilizzeremo DuckDB, un RDBMS open source (Relational Database Management System) progettato per i carichi di lavoro analitici, in esecuzione direttamente nel processo Python senza la necessità di un server separato.
Per leggere i dati JSON e cachearli per un riutilizzo efficiente, utilizzeremo pandas, una libreria potente per la manipolazione e l'analisi dei dati in Python.
Ora, connettiamoci a DuckDB per archiviare i dati JSON. Dopo la connessione e il caricamento dei dati, registreremo una tabella in DuckDB e la chiameremo utilizzando il codice fornito.
La tabella verrà aggiornata dalla memoria ad ogni esecuzione, poiché la persistenza non è configurata in uno script separato. La tabella filtrata viene visualizzata utilizzando pandas dopo l'esecuzione della query SQL.
Il pannello laterale del dashboard Streamlit diventerà un filtro dinamico per i dati caricati. La query SQL viene costruita dinamicamente in base alla selezione dell'utente.
Sono state preparate tre diverse visualizzazioni Plotly (grafico a dispersione, grafico a barre e grafico a linea) utilizzando i dati filtrati. Le visualizzazioni create con Plotly sono interattive, consentendo agli utenti di esplorare ulteriormente i dati.
Per avviare il dashboard Streamlit, utilizza il seguente comando:
Sostituisci con il nome del tuo script Python.
Con questa guida, ora hai le conoscenze per sviluppare un dashboard Streamlit utilizzando Plotly per visualizzare le query DuckDB sui dati da un file JSON. Buona codifica!
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