Streamlitutorial

In [ ]:

import streamlit as st
import pandas as pd
import json
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

import streamlit as st import pandas as pd import json import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns

In [ ]:

# --- Configurações da Página ---
st.set_page_config(layout="wide", page_title="Dashboard Estatístico")

# --- Configurações da Página --- st.set_page_config(layout="wide", page_title="Dashboard Estatístico")

--- Funções Auxiliares ---

In [ ]:

@st.cache_data # Cache para otimizar o carregamento de dados
def carregar_dados_json(caminho_arquivo_json):
    """Carrega dados de um arquivo JSON."""
    try:
        with open(caminho_arquivo_json, 'r', encoding='utf-8') as f:
            dados = json.load(f)
        return pd.DataFrame(dados)
    except FileNotFoundError:
        st.error(f"Erro: Arquivo JSON não encontrado em '{caminho_arquivo_json}'.")
        return pd.DataFrame()
    except json.JSONDecodeError:
        st.error(f"Erro: O arquivo JSON em '{caminho_arquivo_json}' não é válido.")
        return pd.DataFrame()
    except Exception as e:
        st.error(f"Ocorreu um erro ao carregar os dados: {e}")
        return pd.DataFrame()

@st.cache_data # Cache para otimizar o carregamento de dados def carregar_dados_json(caminho_arquivo_json): """Carrega dados de um arquivo JSON.""" try: with open(caminho_arquivo_json, 'r', encoding='utf-8') as f: dados = json.load(f) return pd.DataFrame(dados) except FileNotFoundError: st.error(f"Erro: Arquivo JSON não encontrado em '{caminho_arquivo_json}'.") return pd.DataFrame() except json.JSONDecodeError: st.error(f"Erro: O arquivo JSON em '{caminho_arquivo_json}' não é válido.") return pd.DataFrame() except Exception as e: st.error(f"Ocorreu um erro ao carregar os dados: {e}") return pd.DataFrame()

In [ ]:

def plotar_histograma(df, coluna, titulo, xlabel, ylabel="Frequência"):
    """Cria e exibe um histograma no Streamlit."""
    if coluna not in df.columns or df[coluna].empty:
        st.warning(f"Coluna '{coluna}' não encontrada ou vazia para o gráfico '{titulo}'.")
        return

    fig, ax = plt.subplots()
    sns.histplot(df[coluna].dropna(), kde=True, ax=ax)
    ax.set_title(titulo, fontsize=15)
    ax.set_xlabel(xlabel, fontsize=12)
    ax.set_ylabel(ylabel, fontsize=12)
    plt.tight_layout()
    st.pyplot(fig)
    plt.clf() # Limpa a figura para o próximo gráfico

def plotar_histograma(df, coluna, titulo, xlabel, ylabel="Frequência"): """Cria e exibe um histograma no Streamlit.""" if coluna not in df.columns or df[coluna].empty: st.warning(f"Coluna '{coluna}' não encontrada ou vazia para o gráfico '{titulo}'.") return fig, ax = plt.subplots() sns.histplot(df[coluna].dropna(), kde=True, ax=ax) ax.set_title(titulo, fontsize=15) ax.set_xlabel(xlabel, fontsize=12) ax.set_ylabel(ylabel, fontsize=12) plt.tight_layout() st.pyplot(fig) plt.clf() # Limpa a figura para o próximo gráfico

In [ ]:

def plotar_barras(df, coluna, titulo, xlabel, ylabel="Contagem"):
    """Cria e exibe um gráfico de barras no Streamlit."""
    if coluna not in df.columns or df[coluna].empty:
        st.warning(f"Coluna '{coluna}' não encontrada ou vazia para o gráfico '{titulo}'.")
        return

    contagem = df[coluna].value_counts()
    fig, ax = plt.subplots()
    sns.barplot(x=contagem.index, y=contagem.values, ax=ax, palette="viridis")
    ax.set_title(titulo, fontsize=15)
    ax.set_xlabel(xlabel, fontsize=12)
    ax.set_ylabel(ylabel, fontsize=12)
    plt.xticks(rotation=45, ha="right")
    plt.tight_layout()
    st.pyplot(fig)
    plt.clf()

def plotar_barras(df, coluna, titulo, xlabel, ylabel="Contagem"): """Cria e exibe um gráfico de barras no Streamlit.""" if coluna not in df.columns or df[coluna].empty: st.warning(f"Coluna '{coluna}' não encontrada ou vazia para o gráfico '{titulo}'.") return contagem = df[coluna].value_counts() fig, ax = plt.subplots() sns.barplot(x=contagem.index, y=contagem.values, ax=ax, palette="viridis") ax.set_title(titulo, fontsize=15) ax.set_xlabel(xlabel, fontsize=12) ax.set_ylabel(ylabel, fontsize=12) plt.xticks(rotation=45, ha="right") plt.tight_layout() st.pyplot(fig) plt.clf()

In [ ]:

# --- Título Principal do Dashboard ---
st.title("📊 Dashboard Estatístico a partir de JSON")
st.markdown("Visualização de dados estatísticos carregados de um arquivo JSON local.")

# --- Título Principal do Dashboard --- st.title("📊 Dashboard Estatístico a partir de JSON") st.markdown("Visualização de dados estatísticos carregados de um arquivo JSON local.")

In [ ]:

# --- Carregamento dos Dados ---
# Substitua pelo caminho correto do seu arquivo JSON
caminho_json = "data/dados_censo.json" 
df_dados = carregar_dados_json(caminho_json)

# --- Carregamento dos Dados --- # Substitua pelo caminho correto do seu arquivo JSON caminho_json = "data/dados_censo.json" df_dados = carregar_dados_json(caminho_json)

In [ ]:

if df_dados.empty:
    st.warning("Não foi possível carregar os dados. Verifique o arquivo JSON e o caminho.")
    st.stop() # Interrompe a execução se os dados não puderem ser carregados

if df_dados.empty: st.warning("Não foi possível carregar os dados. Verifique o arquivo JSON e o caminho.") st.stop() # Interrompe a execução se os dados não puderem ser carregados

In [ ]:

# --- Exibição de Estatísticas Descritivas ---
st.header("Estatísticas Descritivas Gerais")

# --- Exibição de Estatísticas Descritivas --- st.header("Estatísticas Descritivas Gerais")

In [ ]:

# Mostrar um resumo dos dados
if st.checkbox("Mostrar resumo dos dados (DataFrame.describe())"):
    st.dataframe(df_dados.describe(include='all'))

# Mostrar um resumo dos dados if st.checkbox("Mostrar resumo dos dados (DataFrame.describe())"): st.dataframe(df_dados.describe(include='all'))

In [ ]:

# Indicadores Chave (KPIs)
total_registros = len(df_dados)
media_idade_responsavel = df_dados['idade_responsavel'].mean() if 'idade_responsavel' in df_dados.columns else "N/A"
media_renda_domiciliar = df_dados['renda_domiciliar'].mean() if 'renda_domiciliar' in df_dados.columns else "N/A"

# Indicadores Chave (KPIs) total_registros = len(df_dados) media_idade_responsavel = df_dados['idade_responsavel'].mean() if 'idade_responsavel' in df_dados.columns else "N/A" media_renda_domiciliar = df_dados['renda_domiciliar'].mean() if 'renda_domiciliar' in df_dados.columns else "N/A"

In [ ]:

col1, col2, col3 = st.columns(3)
col1.metric("Total de Domicílios", f"{total_registros:,}".replace(",", "."))
if isinstance(media_idade_responsavel, (int, float)):
    col2.metric("Idade Média do Responsável", f"{media_idade_responsavel:.1f} anos")
else:
    col2.metric("Idade Média do Responsável", media_idade_responsavel)

col1, col2, col3 = st.columns(3) col1.metric("Total de Domicílios", f"{total_registros:,}".replace(",", ".")) if isinstance(media_idade_responsavel, (int, float)): col2.metric("Idade Média do Responsável", f"{media_idade_responsavel:.1f} anos") else: col2.metric("Idade Média do Responsável", media_idade_responsavel)

In [ ]:

if isinstance(media_renda_domiciliar, (int, float)):
    col3.metric("Renda Média Domiciliar", f"R$ {media_renda_domiciliar:,.2f}".replace(",", "X").replace(".", ",").replace("X", "."))
else:
    col3.metric("Renda Média Domiciliar", media_renda_domiciliar)

if isinstance(media_renda_domiciliar, (int, float)): col3.metric("Renda Média Domiciliar", f"R$ {media_renda_domiciliar:,.2f}".replace(",", "X").replace(".", ",").replace("X", ".")) else: col3.metric("Renda Média Domiciliar", media_renda_domiciliar)

In [ ]:

st.markdown("---")

st.markdown("---")

In [ ]:

# --- Visualizações Estatísticas ---
st.header("Visualizações dos Dados")

# --- Visualizações Estatísticas --- st.header("Visualizações dos Dados")

In [ ]:

col_graf1, col_graf2 = st.columns(2)

col_graf1, col_graf2 = st.columns(2)

In [ ]:

with col_graf1:
    if 'idade_responsavel' in df_dados.columns:
        plotar_histograma(df_dados, 'idade_responsavel', 
                          'Distribuição da Idade dos Responsáveis', 
                          'Idade do Responsável')
    else:
        st.info("Coluna 'idade_responsavel' não encontrada para plotar histograma.")

with col_graf1: if 'idade_responsavel' in df_dados.columns: plotar_histograma(df_dados, 'idade_responsavel', 'Distribuição da Idade dos Responsáveis', 'Idade do Responsável') else: st.info("Coluna 'idade_responsavel' não encontrada para plotar histograma.")

In [ ]:

with col_graf2:
    if 'uf' in df_dados.columns:
        plotar_barras(df_dados, 'uf', 
                      'Distribuição de Domicílios por UF', 
                      'UF')
    else:
        st.info("Coluna 'uf' não encontrada para plotar gráfico de barras.")

with col_graf2: if 'uf' in df_dados.columns: plotar_barras(df_dados, 'uf', 'Distribuição de Domicílios por UF', 'UF') else: st.info("Coluna 'uf' não encontrada para plotar gráfico de barras.")

In [ ]:

col_graf3, col_graf4 = st.columns(2)

col_graf3, col_graf4 = st.columns(2)

In [ ]:

with col_graf3:
    if 'renda_domiciliar' in df_dados.columns:
        plotar_histograma(df_dados, 'renda_domiciliar', 
                          'Distribuição da Renda Domiciliar', 
                          'Renda Domiciliar (R$)')
    else:
        st.info("Coluna 'renda_domiciliar' não encontrada para plotar histograma.")

with col_graf3: if 'renda_domiciliar' in df_dados.columns: plotar_histograma(df_dados, 'renda_domiciliar', 'Distribuição da Renda Domiciliar', 'Renda Domiciliar (R$)') else: st.info("Coluna 'renda_domiciliar' não encontrada para plotar histograma.")

In [ ]:

with col_graf4:
    if 'tipo_domicilio' in df_dados.columns:
        plotar_barras(df_dados, 'tipo_domicilio', 
                      'Distribuição por Tipo de Domicílio', 
                      'Tipo de Domicílio')
    else:
        st.info("Coluna 'tipo_domicilio' não encontrada para plotar gráfico de barras.")

with col_graf4: if 'tipo_domicilio' in df_dados.columns: plotar_barras(df_dados, 'tipo_domicilio', 'Distribuição por Tipo de Domicílio', 'Tipo de Domicílio') else: st.info("Coluna 'tipo_domicilio' não encontrada para plotar gráfico de barras.")

In [ ]:

# --- Exibir Dados Brutos (Opcional) ---
st.markdown("---")
if st.checkbox("Mostrar dados brutos carregados do JSON"):
    st.subheader("Dados Brutos")
    st.dataframe(df_dados)

# --- Exibir Dados Brutos (Opcional) --- st.markdown("---") if st.checkbox("Mostrar dados brutos carregados do JSON"): st.subheader("Dados Brutos") st.dataframe(df_dados)

In [ ]:

st.sidebar.info("Dashboard para visualização de dados de um arquivo JSON.")

st.sidebar.info("Dashboard para visualização de dados de um arquivo JSON.")