怎么使用Python繪制甘特圖

本文小編為大家詳細(xì)介紹“怎么使用Python繪制甘特圖”，內(nèi)容詳細(xì)，步驟清晰，細(xì)節(jié)處理妥當(dāng)，希望這篇“怎么使用Python繪制甘特圖”文章能幫助大家解決疑惑，下面跟著小編的思路慢慢深入，一起來學(xué)習(xí)新知識吧。

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pip命令將這些模塊下載下來，其中streamlit-aggrid主要是將數(shù)據(jù)表能夠呈現(xiàn)在頁面上

pip install streamlit-aggrid
pip install plotly

頁面的結(jié)構(gòu)

整體頁面的結(jié)構(gòu)是左邊有一個工具欄，包含了該網(wǎng)頁的一些簡短介紹、以及一個希望使用者評分和反饋的模塊

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)中寫清楚任務(wù)的細(xì)節(jié)，包括任務(wù)名稱、任務(wù)描述、開始與結(jié)束時間等等內(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

接下來我們針對左邊工具欄的部分進(jìn)行一個開發(fā)，主要是對該頁面進(jìn)行一個簡單的介紹以及評分等功能

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

主頁面的開發(fā)-Section 1

接下去便是主頁面的Section 1部分的開發(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

主頁頁面的開發(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數(shù)據(jù)表進(jìn)行一個展示，并且可以對其中的數(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

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

讀到這里，這篇“怎么使用Python繪制甘特圖”文章已經(jīng)介紹完畢，想要掌握這篇文章的知識點(diǎn)還需要大家自己動手實(shí)踐使用過才能領(lǐng)會，如果想了解更多相關(guān)內(nèi)容的文章，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。