01. Streamlit 시작하기 (Setup)

1. Streamlit이란?

Streamlit은 데이터 분석가를 위한 오픈소스 앱 프레임워크입니다. 복잡한 웹 프론트엔드(HTML, CSS, JS) 지식 없이도, 순수 Python 코드만으로 데이터 대시보드를 만들 수 있습니다.

특징

• Python Only: 파이썬 문법만 알면 됩니다.
• Interactive: 버튼, 슬라이더, 입력창 등을 쉽게 추가할 수 있습니다.
• Fast: 코드를 저장하면 웹페이지가 즉시 새로고침됩니다.

2. 설치 및 환경 설정

먼저 Streamlit 라이브러리를 설치해야 합니다.

❓ 문제 1: Streamlit 설치

Q. 터미널(Terminal)을 열고 pip를 사용하여 streamlit을 설치하세요.

pip install streamlit

streamlit hello

3. Hello World!

첫 번째 앱을 만들어봅시다.

❓ 문제 2: 첫 번째 앱 실행

Q. app.py라는 파일을 만들고, 화면에 “Hello, Analyst!”라는 큰 제목을 띄워보세요.

import streamlit as st
import pandas as pd
 
# 제목 작성
st.title("My First Dashboard 📊")
 
# 텍스트 작성
st.write("Hello, Analyst! 데이터 분석의 세계에 오신 것을 환영합니다.")

streamlit run app.py

4. 데이터프레임 출력하기

분석의 결과물인 데이터프레임(DataFrame)을 예쁘게 보여주는 것이 핵심입니다.

❓ 문제 3: 데이터프레임 시각화

Q. app.py에 코드를 추가하여 CSV 파일을 읽어오거나 샘플 데이터프레임을 만들어서 화면에 출력하세요.

# (app.py에 이어서 작성)
 
st.header("1. Data Overview")
 
# 샘플 데이터 생성
data = {
    'Product': ['Shirt', 'Pants', 'Hat'],
    'Price': [25, 40, 15],
    'Stock': [100, 50, 200]
}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 데이터프레임 출력
st.dataframe(df)
 
# 팁: 작은 표는 st.table()이 더 깔끔할 수 있습니다.
st.subheader("Static Table")
st.table(df)

💡 요약

• pip install streamlit: 설치는 한 번이면 끝납니다.
• streamlit run app.py: 앱을 실행하는 명령어입니다.
• st.title(), st.write(), st.dataframe(): 가장 많이 쓰는 3대장 함수입니다.

다음 챕터에서는 **사이드바(Sidebar)**와 **컬럼(Columns)**을 사용하여 진짜 대시보드처럼 레이아웃을 꾸며보겠습니다.