快捷導(dǎo)航

Python實(shí)現(xiàn)甘特圖繪制的示例詳解

更新時(shí)間：2023年04月10日 14:09:27 作者：關(guān)于數(shù)據(jù)分析與可視化

相信在平常實(shí)際工作當(dāng)中，需要對(duì)整體的項(xiàng)目做一個(gè)梳理，這時(shí)如果有一個(gè)網(wǎng)頁(yè)應(yīng)用能夠?qū)φw項(xiàng)目有一個(gè)可視化頁(yè)面的展示，是不是會(huì)對(duì)你的實(shí)際工作有所幫助呢？今天小編就通過(guò)Python+Streamlit框架來(lái)繪制甘特圖并制作可視化大屏，需要的可以參考一下

相信大家在平常實(shí)際工作當(dāng)中，需要對(duì)整體的項(xiàng)目做一個(gè)梳理，這時(shí)如果有一個(gè)網(wǎng)頁(yè)應(yīng)用能夠?qū)φw項(xiàng)目有一個(gè)可視化頁(yè)面的展示，是不是會(huì)對(duì)你的實(shí)際工作有所幫助呢？說(shuō)不定還可以讓你事半功倍，今天小編就想通過(guò)Python+Streamlit框架來(lái)對(duì)整體項(xiàng)目的進(jìn)展做一個(gè)可視化的展示。

前期準(zhǔn)備

因?yàn)槲覀冞@次需要用到streamlit、streamlit-aggrid以及plotly模塊，先通過(guò)pip命令將這些模塊下載下來(lái)，其中streamlit-aggrid主要是將數(shù)據(jù)表能夠呈現(xiàn)在頁(yè)面上

pip install streamlit-aggrid
pip install plotly

頁(yè)面的結(jié)構(gòu)

整體頁(yè)面的結(jié)構(gòu)是左邊有一個(gè)工具欄，包含了該網(wǎng)頁(yè)的一些簡(jiǎn)短介紹、以及一個(gè)希望使用者評(píng)分和反饋的模塊

而右邊則的Section1是項(xiàng)目規(guī)劃文件的模板樣式，主要是在CSV文件當(dāng)中寫(xiě)清楚任務(wù)的細(xì)節(jié)，包括任務(wù)名稱(chēng)、任務(wù)描述、開(kāi)始與結(jié)束時(shí)間等等內(nèi)容。Section2則是允許用戶上傳自己的CSV文件，修改CSV文件中項(xiàng)目的內(nèi)容以及一個(gè)可視化的呈現(xiàn)，而Section3則是將上述的內(nèi)容導(dǎo)出至HTML文件當(dāng)中去

代碼部分

下面便是該頁(yè)面的代碼部分

from st_aggrid import AgGrid
import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.express as px
from  PIL import Image
import io

接下來(lái)我們針對(duì)左邊工具欄的部分進(jìn)行一個(gè)開(kāi)發(fā)，主要是對(duì)該頁(yè)面進(jìn)行一個(gè)簡(jiǎn)單的介紹以及評(píng)分等功能

logo = Image.open(r'wechat_logo.jpg')
st.sidebar.image(logo,  width=120)

with st.sidebar.expander("關(guān)于此APP的功能"):
     st.write("""
        項(xiàng)目的簡(jiǎn)單介紹)
     """)

with st.sidebar.form(key='columns_in_form',clear_on_submit=True): 
    st.write('反饋')
    st.write('<style>div.row-widget.stRadio > div{flex-direction:row;} </style>', unsafe_allow_html=True) # 水平方向的按鈕
    rating=st.radio("打分",('1','2','3','4','5'),index=4)
    text=st.text_input(label='反饋')
    submitted = st.form_submit_button('提交')
    if submitted:
      st.write('感謝')
      st.markdown('您的評(píng)分是：')
      st.markdown(rating)
      st.markdown('您的反饋是：')
      st.markdown(text)

結(jié)果如下圖所示

主頁(yè)面的開(kāi)發(fā)-Section 1

接下去便是主頁(yè)面的Section 1部分的開(kāi)發(fā)，主要是展示項(xiàng)目CSV文件的樣式，包含了哪些列、列名分別是什么等等，代碼如下

st.markdown(""" <style> .font {                                          
    font-size:30px ; font-family: 'Cooper Black'; color: #FF9633;} 
    </style> """, unsafe_allow_html=True)
st.markdown('<p class="font">上傳您的CSV文件</p>', unsafe_allow_html=True)

st.subheader('第一步：下載模板文件')
image = Image.open(r'example.png') # 模板文件的截圖
st.image(image,  caption='確保列名是一致的')

@st.cache_data
def convert_df(df):
     return df.to_csv().encode('utf-8')

df=pd.read_csv(r'template.csv', encoding='gbk')
csv = convert_df(df)
st.download_button(
     label="下載模板",
     data=csv,
     file_name='project_template.csv',
     mime='text/csv',
 )

我們提供了下載按鈕可以讓用戶一鍵下載模板文件，最后呈現(xiàn)的樣子是這樣的

主頁(yè)頁(yè)面的開(kāi)發(fā)-Section 2

接下去便是上傳我們自己的CSV文件，這里我們用到了streamlit_aggrid模塊，該模塊的好處就在于可以對(duì)數(shù)據(jù)表進(jìn)行一個(gè)展示，并且可以對(duì)其中的數(shù)據(jù)進(jìn)行修改，

st.subheader('Step 2: Upload your project plan file')
uploaded_file = st.file_uploader(
    "上傳文件",
    type=['csv'])
if uploaded_file is not None:
    Tasks = pd.read_csv(uploaded_file, encoding='gbk')
    Tasks['Start'] = Tasks['Start'].astype('datetime64')
    Tasks['Finish'] = Tasks['Finish'].astype('datetime64')

    grid_response = AgGrid(
        Tasks,
        editable=True,
        height=300,
        width='100%',
    )

    updated = grid_response['data']
    df = pd.DataFrame(updated)

output

接下去便是對(duì)數(shù)據(jù)的可視化呈現(xiàn)了，這里是用Plotly模塊來(lái)繪制甘特圖，我們可以選擇是以團(tuán)隊(duì)的維度來(lái)繪制或者是以項(xiàng)目完成的進(jìn)度來(lái)繪制，代碼如下

st.subheader('第三部：繪制甘特圖')

Options = st.selectbox("以下面哪種維度來(lái)繪制甘特圖:", ['Team', 'Completion Pct'], index=0)
if st.button('繪制甘特圖'):
    fig = px.timeline(
        df,
        x_start="Start",
        x_end="Finish",
        y="Task",
        color=Options,
        hover_name="Task Description"
    )

    fig.update_yaxes(
        autorange="reversed")

    fig.update_layout(
        title='Project Plan Gantt Chart',
        bargap=0.2,
        height=600,
        xaxis_title="Date",
        yaxis_title="Project Name",
        title_x=0.5,
        xaxis=dict(
            tickfont_size=15,
            tickangle=270,
            rangeslider_visible=True,
            side="top",
            showgrid=True,
            zeroline=True,
            showline=True,
            showticklabels=True,
            tickformat="%x\n",
        )
    )

    fig.update_xaxes(tickangle=0, tickfont=dict(family='Rockwell', color='blue', size=15))
    st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)  # 繪制甘特圖至頁(yè)面上
    st.subheader(
        'Bonus: 導(dǎo)出至HTML') 
    buffer = io.StringIO()
    fig.write_html(buffer, include_plotlyjs='cdn')
    html_bytes = buffer.getvalue().encode()
    st.download_button(
        label='Export to HTML',
        data=html_bytes,
        file_name='Gantt.html',
        mime='text/html'
    )
else:
    st.write('---')

到此這篇關(guān)于Python實(shí)現(xiàn)甘特圖繪制的示例詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python甘特圖內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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