如何在Streamlit指标UI中计算并展示百分比列的总和/平均值

问题描述 #

我有一个包含百分比列的Pandas DataFrame，想要在Streamlit的Metrics组件中展示这些百分比的总和或平均值。我尝试了以下代码，但输出不符合预期：

# 计算顶部分析数据
total_investment = df['Investment']

total1,total2,total3,total4,total5=st.columns(5,gap='small')
with total1:
    st.info('Sum Investment',icon="💰")
    st.metric(label="Sum TZS",value=f"{total_investment}")

运行后得到的结果是直接输出了整个Investment列的数据，而非计算后的总和或平均值。

解决方案 #

要正确计算并展示百分比数据的总计或平均值，按以下步骤操作：

1. 确保数据类型正确 #

如果Investment列是带百分号的字符串格式，先转换为数值类型：

# 处理带%的字符串列，转换为小数形式的数值
df['Investment'] = df['Investment'].str.replace('%', '').astype(float) / 100

2. 计算总和或平均值 #

使用Pandas的聚合函数完成计算：

• 计算百分比总和：

total_investment = df['Investment'].sum()

• 计算百分比平均值：

avg_investment = df['Investment'].mean()

3. 在Streamlit中格式化展示 #

将计算结果格式化为易读的百分比形式，再传入Metrics组件：

# 计算总和并格式化显示
total_investment = df['Investment'].sum()
formatted_total = f"{total_investment * 100:.2f}%"

total1,total2,total3,total4,total5=st.columns(5,gap='small')
with total1:
    st.info('投资占比总和',icon="💰")
    st.metric(label="总和", value=formatted_total)

# 计算平均值并格式化显示
avg_investment = df['Investment'].mean()
formatted_avg = f"{avg_investment * 100:.2f}%"

with total2:
    st.info('投资占比平均值',icon="📊")
    st.metric(label="平均值", value=formatted_avg)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ravi 1001