如何在Streamlit中创建基于选定指标的排行榜图表？

我是Python和Streamlit新手，尝试创建一个排行榜。我的DataFrame样式如图所示，希望生成一个基于所选指标对最佳结果进行排名的图表，预期样式如图。

现有代码如下：

df=pd.read_csv('forcedecks-test-export-04_05_2023.csv', parse_dates=["Date"])

sb_options = list(df.columns)

colselect1,colselect2 = st.columns(2)
with colselect1:
   metric=st.selectbox('Select the Metric', options=sb_options)
      
plot_assym = px.bar(df, x=metric.max(), y=df['Name'],template="plotly_white")

关键问题修正 #

• 原代码中px.bar的x=metric.max()错误：metric是选中的列名字符串，无法直接调用max()，应使用df[metric]获取对应列数据
• 未对数据按指标排序，图表无法体现排名逻辑
• 未处理非数值型列（如日期、文本），用户选择后会报错

修正后完整代码 #

import pandas as pd
import streamlit as st
import plotly.express as px

# 读取数据
df = pd.read_csv('forcedecks-test-export-04_05_2023.csv', parse_dates=["Date"])

# 仅保留数值型列作为可选指标，避免无效选择
sb_options = [col for col in df.columns if pd.api.types.is_numeric_dtype(df[col])]

# 布局：指标选择与排序方向设置
colselect1, colselect2 = st.columns(2)
with colselect1:
    metric = st.selectbox('选择指标', options=sb_options)
    sort_direction = st.radio("排序方向", ["从高到低（最佳在前）", "从低到高"])

# 按选中指标排序并生成排名列
if sort_direction == "从高到低（最佳在前）":
    sorted_df = df.sort_values(by=metric, ascending=False).reset_index(drop=True)
else:
    sorted_df = df.sort_values(by=metric, ascending=True).reset_index(drop=True)
sorted_df["排名"] = sorted_df.index + 1  # 排名从1开始

# 生成横向条形排行榜
plot_assym = px.bar(
    sorted_df,
    x=metric,
    y="Name",
    color=metric,  # 可选：按指标值着色，增强视觉区分
    text="排名",  # 在条形旁显示排名
    template="plotly_white",
    orientation="h"  # 横向布局更贴合排行榜阅读习惯
)

# 固定Y轴顺序，避免Plotly自动重排
plot_assym.update_layout(
    yaxis={
        'categoryorder': 'total ascending' if sort_direction == "从低到高" else 'total descending'
    }
)
# 调整排名文本位置，避免被条形遮挡
plot_assym.update_traces(textposition='outside')

# 在Streamlit中渲染图表
st.plotly_chart(plot_assym)

功能说明 #

• 自动过滤非数值型指标，确保选择有效性
• 支持双向排序，满足不同场景的排名需求
• 新增排名列并在图表中显示，直观体现名次
• 横向条形布局优化排行榜的可读性
• 固定轴顺序，保证排序逻辑与图表展示一致

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Markus Fürst