From fa8d2a47dd02903dabbb3a9ac0252a4fa8f8f7f2 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: taro Date: Wed, 19 Jun 2024 13:07:00 +0900 Subject: changename --- README.md | 10 ++++---- diffcsv.py | 84 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ hikakucsv.py | 84 ------------------------------------------------------------ 3 files changed, 89 insertions(+), 89 deletions(-) create mode 100755 diffcsv.py delete mode 100755 hikakucsv.py diff --git a/README.md b/README.md index fa1764d..9c3645e 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,16 +1,16 @@ # hikakucsv # Install ``` -pip install pandas matplotlib　streamlit +pip install pandas matplotlib　streamlit numpy export PATH=$PATH:~/.local/bin ``` git clone ``` -git clone https://github.com/haturatu/hikakucsv -cd hikakucsv +git clone https://github.com/haturatu/diffcsv +cd diffcsv ``` # Run ``` -chmod +x hikakucsv.py -streamlit run hikakucsv.py +chmod +x diffcsv.py +streamlit run diffcsv.py ``` diff --git a/diffcsv.py b/diffcsv.py new file mode 100755 index 0000000..5bfdb05 --- /dev/null +++ b/diffcsv.py @@ -0,0 +1,84 @@ +#!/usr/bin/python + +import streamlit as st +import pandas as pd +import matplotlib.pyplot as plt +import numpy as np + +# 日本語フォントの設定 +plt.rcParams['font.family'] = 'Noto Sans CJK JP' + +# Streamlitアプリケーションのタイトル設定 +st.title('CSVファイル比較チャート') + +# アップロードボックスの作成 +uploaded_files = st.file_uploader("ここにCSVファイルをドラッグ＆ドロップ", type=['csv'], accept_multiple_files=True) + +if uploaded_files: + # ファイルの最大数を10に制限 + if len(uploaded_files) > 10: + st.error("最大10個のファイルをアップロードしてください。") + st.stop() + + # アップロードされたファイルをリストとして処理 + file_list = [] + for file in uploaded_files: + df = pd.read_csv(file) + file_list.append(df) + st.write(f"アップロードされたファイルのカラム名: {df.columns.tolist()}") + + date_column = 'DATE' # 日付カラムのデフォルト値 + + # 各DataFrameに対して日付カラムの存在を確認 + for df in file_list: + if date_column not in df.columns: # 日付カラムが存在しない場合、エラーメッセージを表示 + st.error(f"各CSVファイルには'{date_column}'という名前の日付カラムが必要です。カラム名: {df.columns.tolist()}") + st.stop() + df[date_column] = pd.to_datetime(df[date_column]) + + # プロットの作成 + fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(12, 6)) + ax2 = ax1.twinx() + + for i, df in enumerate(file_list): + # ファイルごとに縦軸の位置を選択するためのセレクトボックスを作成 + axis_position = st.selectbox(f'ファイル{i+1}の縦軸の位置を選択してください', ["左", "右"], index=0, key=f'axis_position_{i}') + + # ファイルごとにプロットしたいカラムを選択 + col = st.selectbox(f'ファイル{i+1}のカラムを選択してください', [col for col in df.columns if col!= date_column], key=f'col_select_{i}') + + # 凕例名を入力するためのテキストボックスを作成 + legend_name = st.text_input(f'ファイル{i+1}の凡例名を入力してください（デフォルトはカラム名: {col}）', col, key=f'legend_input_{i}') + + # データのスケーリング（必要に応じて） + try: + df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce') # 文字列を数値に変換 + min_val = df[col].min() + max_val = df[col].max() + range_val = max_val - min_val + if range_val < 0: + df[col] -= abs(min_val) # 中心線を0にするためにデータをスケール + except ValueError: + st.error(f"{col}カラムの値が数値に変換できません。") + + # 縦軸の位置に応じてデータフレームをプロット + if axis_position == "左": + ax1.plot(df[date_column], df[col], label=legend_name, color=f'C{i}') + else: + ax2.plot(df[date_column], df[col], label=legend_name, color=f'C{i}', linestyle='--') + + ax1.set_xlabel(date_column) + ax1.set_ylabel('') + ax2.set_ylabel('') + + # 凡例の設定（左軸の凡例を右側に、右軸の凡例を左側に） + handles1, labels1 = ax1.get_legend_handles_labels() + handles2, labels2 = ax2.get_legend_handles_labels() + ax1.legend(handles2, labels2, loc='upper left') + ax2.legend(handles1, labels1, loc='upper right') + + plt.title('CSV to plot') + st.pyplot(fig) +else: + st.write("CSVファイルをアップロードしてください。") + diff --git a/hikakucsv.py b/hikakucsv.py deleted file mode 100755 index 5bfdb05..0000000 --- a/hikakucsv.py +++ /dev/null @@ -1,84 +0,0 @@ -#!/usr/bin/python - -import streamlit as st -import pandas as pd -import matplotlib.pyplot as plt -import numpy as np - -# 日本語フォントの設定 -plt.rcParams['font.family'] = 'Noto Sans CJK JP' - -# Streamlitアプリケーションのタイトル設定 -st.title('CSVファイル比較チャート') - -# アップロードボックスの作成 -uploaded_files = st.file_uploader("ここにCSVファイルをドラッグ＆ドロップ", type=['csv'], accept_multiple_files=True) - -if uploaded_files: - # ファイルの最大数を10に制限 - if len(uploaded_files) > 10: - st.error("最大10個のファイルをアップロードしてください。") - st.stop() - - # アップロードされたファイルをリストとして処理 - file_list = [] - for file in uploaded_files: - df = pd.read_csv(file) - file_list.append(df) - st.write(f"アップロードされたファイルのカラム名: {df.columns.tolist()}") - - date_column = 'DATE' # 日付カラムのデフォルト値 - - # 各DataFrameに対して日付カラムの存在を確認 - for df in file_list: - if date_column not in df.columns: # 日付カラムが存在しない場合、エラーメッセージを表示 - st.error(f"各CSVファイルには'{date_column}'という名前の日付カラムが必要です。カラム名: {df.columns.tolist()}") - st.stop() - df[date_column] = pd.to_datetime(df[date_column]) - - # プロットの作成 - fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(12, 6)) - ax2 = ax1.twinx() - - for i, df in enumerate(file_list): - # ファイルごとに縦軸の位置を選択するためのセレクトボックスを作成 - axis_position = st.selectbox(f'ファイル{i+1}の縦軸の位置を選択してください', ["左", "右"], index=0, key=f'axis_position_{i}') - - # ファイルごとにプロットしたいカラムを選択 - col = st.selectbox(f'ファイル{i+1}のカラムを選択してください', [col for col in df.columns if col!= date_column], key=f'col_select_{i}') - - # 凕例名を入力するためのテキストボックスを作成 - legend_name = st.text_input(f'ファイル{i+1}の凡例名を入力してください（デフォルトはカラム名: {col}）', col, key=f'legend_input_{i}') - - # データのスケーリング（必要に応じて） - try: - df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce') # 文字列を数値に変換 - min_val = df[col].min() - max_val = df[col].max() - range_val = max_val - min_val - if range_val < 0: - df[col] -= abs(min_val) # 中心線を0にするためにデータをスケール - except ValueError: - st.error(f"{col}カラムの値が数値に変換できません。") - - # 縦軸の位置に応じてデータフレームをプロット - if axis_position == "左": - ax1.plot(df[date_column], df[col], label=legend_name, color=f'C{i}') - else: - ax2.plot(df[date_column], df[col], label=legend_name, color=f'C{i}', linestyle='--') - - ax1.set_xlabel(date_column) - ax1.set_ylabel('') - ax2.set_ylabel('') - - # 凡例の設定（左軸の凡例を右側に、右軸の凡例を左側に） - handles1, labels1 = ax1.get_legend_handles_labels() - handles2, labels2 = ax2.get_legend_handles_labels() - ax1.legend(handles2, labels2, loc='upper left') - ax2.legend(handles1, labels1, loc='upper right') - - plt.title('CSV to plot') - st.pyplot(fig) -else: - st.write("CSVファイルをアップロードしてください。") - -- cgit v1.2.3