【Streamlit】tableの使い方

Streamlitのtableは、データフレームやリストデータを簡単に表示できる機能で、データの可視化やアプリケーションの開発に便利です。

基本的な使い方や応用方法をまとめます。

Contents

基本の使い方
tableとdataframeの違い
リストや辞書を表示する
列名の設定
デザインの調整
まとめ

基本の使い方

Streamlitのtableは、Streamlitライブラリ内の関数streamlit.tableで呼び出します。

pandas.DataFrame、リスト、辞書などの形式でデータを渡すことで、簡単に表形式で表示できます。

import streamlit as st
import pandas as pd

# データフレームの作成
data = {
    '商品名': ['りんご', 'バナナ', 'オレンジ'],
    '価格': [100, 80, 120],
    '在庫数': [50, 30, 70]
}
df = pd.DataFrame(data)

# tableでデータを表示
st.table(df)

上記のコードを実行すると、dfのデータが表形式で表示されます。

tableとdataframeの違い

Streamlitにはtableのほかに、dataframeという関数もあります。

両者には次のような違いがあります。

table
データを静的に表示するため、ユーザーによるソートやスクロールができません。
dataframe
インタラクティブな表示ができ、ソートやスクロールが可能です。

動的な操作が必要ない場合は、tableがシンプルで便利です。

リストや辞書を表示する

st.tableは、pandas.DataFrame以外にリストや辞書も表示できます。

import streamlit as st

# リストデータを表示
data_list = [
    ['りんご', 100, 50],
    ['バナナ', 80, 30],
    ['オレンジ', 120, 70]
]

# 列名を指定して表示
st.table(data_list)

列名の設定

データフレームを使用しない場合、列名を直接指定する方法はありません。

データをpandas.DataFrameに変換してからtableに渡すと、列名も含めて表示できます。

import streamlit as st
import pandas as pd

data_list = [
    ['りんご', 100, 50],
    ['バナナ', 80, 30],
    ['オレンジ', 120, 70]
]

# データフレームに変換して列名を設定
df = pd.DataFrame(data_list, columns=['商品名', '価格', '在庫数'])
st.table(df)