怎么使用Python绘制甘特图

本文小编为大家详细介绍“怎么使用Python绘制甘特图”，内容详细，步骤清晰，细节处理妥当，希望这篇“怎么使用Python绘制甘特图”文章能帮助大家解决疑惑，下面跟着小编的思路慢慢深入，一起来学习新知识吧。

前期准备

因为我们这次需要用到

streamlit

streamlit-aggrid

plotly

pip

streamlit-aggrid

pip install streamlit-aggrid
pip install plotly

页面的结构

整体页面的结构是左边有一个工具栏，包含了该网页的一些简短介绍、以及一个希望使用者评分和反馈的模块

而右边则的Section1是项目规划文件的模板样式，主要是在CSV文件当中写清楚任务的细节，包括任务名称、任务描述、开始与结束时间等等内容。Section2则是允许用户上传自己的CSV文件，修改CSV文件中项目的内容以及一个可视化的呈现，而Section3则是将上述的内容导出至HTML文件当中去

代码部分

下面便是该页面的代码部分

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

接下来我们针对左边工具栏的部分进行一个开发，主要是对该页面进行一个简单的介绍以及评分等功能

logo = Image.open(r'wechat_logo.jpg')
st.sidebar.image(logo,  width=120)

with st.sidebar.expander("关于此APP的功能"):
     st.write("""
        项目的简单介绍)
     """)

with st.sidebar.form(key='columns_in_form',clear_on_submit=True): 
    st.write('反馈')
    st.write('<style>div.row-widget.stRadio > div{flex-direction:row;} </style>', unsafe_allow_html=True) # 水平方向的按钮
    rating=st.radio("打分",('1','2','3','4','5'),index=4)
    text=st.text_input(label='反馈')
    submitted = st.form_submit_button('提交')
    if submitted:
      st.write('感谢')
      st.markdown('您的评分是：')
      st.markdown(rating)
      st.markdown('您的反馈是：')
      st.markdown(text)

结果如下图所示

主页面的开发-Section 1

接下去便是主页面的Section 1部分的开发，主要是展示项目CSV文件的样式，包含了哪些列、列名分别是什么等等，代码如下

st.markdown(""" <style> .font {                                          
    font-size:30px ; font-family: 'Cooper Black'; color: #FF9633;} 
    </style> """, unsafe_allow_html=True)
st.markdown('<p class="font">上传您的CSV文件</p>', unsafe_allow_html=True)

st.subheader('第一步：下载模板文件')
image = Image.open(r'example.png') # 模板文件的截图
st.image(image,  caption='确保列名是一致的')

@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="下载模板",
     data=csv,
     file_name='project_template.csv',
     mime='text/csv',
 )

我们提供了下载按钮可以让用户一键下载模板文件，最后呈现的样子是这样的

主页页面的开发-Section 2

接下去便是上传我们自己的CSV文件，这里我们用到了

streamlit_aggrid

st.subheader('Step 2: Upload your project plan file')
uploaded_file = st.file_uploader(
    "上传文件",
    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

接下去便是对数据的可视化呈现了，这里是用

Plotly

st.subheader('第三部：绘制甘特图')

Options = st.selectbox("以下面哪种维度来绘制甘特图:", ['Team', 'Completion Pct'], index=0)
if st.button('绘制甘特图'):
    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
",
        )
    )

    fig.update_xaxes(tickangle=0, tickfont=dict(family='Rockwell', color='blue', size=15))
    st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)  # 绘制甘特图至页面上
    st.subheader(
        'Bonus: 导出至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('---')