如何在Streamlit中为Pandas分组DataFrame添加CSV下载超链接

我正在使用cars.csv数据集，已完成以下操作：

• 将该.csv文件转换为Pandas DataFrame（对应变量df）
• 按车型对DataFrame进行分组（对应变量grouped_df）
• 待完成：在grouped_df中添加一列，包含可下载对应车型完整数据.csv的超链接，点击链接时需下载df中对应车型的所有行数据，代码将部署在Streamlit应用中。

import pandas as pd
from IPython.display import HTML

df = pd.read_csv("cars.csv", delimiter=';', skiprows=[1])

display(df.head(5))

grouped_df = df.groupby('Car').agg(NumberOfCars=('Car', 'size'), 
                                   MeanOfWeight=('Weight', 'mean'),
                                   MeanOfAcceleration=('Acceleration', 'mean'))

grouped_df.insert(len(grouped_df.columns), "DownloadCsv", 'Download the details (.csv)')

grouped_df['DownloadCsv'] = grouped_df['DownloadCsv'].apply(lambda x: f'<a href="https://stackoverflow.com/{x}">{x}</a>')

HTML(grouped_df.sample(5).to_html(escape=False))

代码运行预览 #

• display(df.head(5))输出：
  
• HTML(grouped_df.sample(5).to_html(escape=False))输出：
  

参考建议后编写了如下代码，但当前实现是下载整个数据集，而非对应车型的数据：

csv = df.to_csv(index=False, sep=';')
b64 = base64.b64encode(csv.encode())
payload = b64.decode()

grouped_df['DownloadCsv'] = grouped_df['DownloadCsv'].apply(
    lambda x: f'<a download="{x}.csv" href="data:text/csv;base64,{payload}" target="_blank">{x}</a>')

st.write(HTML(grouped_df.sample(5).to_html(escape=False)), unsafe_allow_html=True)

编辑后预览 #

要实现点击链接下载对应车型的数据，需针对每个车型单独生成csv的base64编码，具体代码如下：

import pandas as pd
import base64
import streamlit as st

# 读取数据
df = pd.read_csv("cars.csv", delimiter=';', skiprows=[1])

# 分组并计算聚合指标，同时将Car从索引转为普通列
grouped_df = df.groupby('Car').agg(
    NumberOfCars=('Car', 'size'), 
    MeanOfWeight=('Weight', 'mean'),
    MeanOfAcceleration=('Acceleration', 'mean')
).reset_index()

# 定义生成对应车型下载链接的函数
def create_download_link(car_name):
    # 筛选当前车型的所有数据
    car_data = df[df['Car'] == car_name]
    # 转换为csv格式
    csv_content = car_data.to_csv(index=False, sep=';')
    # 对csv内容进行base64编码
    b64_encoded = base64.b64encode(csv_content.encode()).decode()
    # 生成带下载属性的HTML链接，文件名使用车型名称
    download_link = f'<a download="{car_name}.csv" href="data:text/csv;base64,{b64_encoded}" target="_blank">Download the details (.csv)</a>'
    return download_link

# 为每个车型生成专属下载链接
grouped_df['DownloadCsv'] = grouped_df['Car'].apply(create_download_link)

# 在Streamlit中渲染包含下载链接的表格
st.write(grouped_df.to_html(escape=False), unsafe_allow_html=True)

关键说明 #

1. 通过reset_index()将分组后的Car索引转为普通列，确保能在apply中获取到每个车型的名称。
2. 自定义create_download_link函数，针对单个车型筛选数据、生成对应csv的编码和下载链接，保证点击时仅下载该车型的完整数据。
3. Streamlit中通过st.write搭配unsafe_allow_html=True，正确渲染包含超链接的HTML表格。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Timeless