社内DBで表データを管理する

会社技術

2023.07.28

はじめに
やったこと
アプリでの表示
プログラム
おわり

はじめに

表形式のデータを社内のDBに格納するとき、特にx軸、y軸、z軸を持つデータで可変のものは扱いに悩むだろう。とりあえず、エクセルにしてファイルサーバーに置くだと、味気ない。。エクセルに入れるデータをルール化すればちょっとは利活用できる形になるはず。

やったこと

エクセルに入れるデータをルール化し、表もデータとして扱えるようにしてみた。エクセルは↓のような形。

エクセルの例

アプリでの表示

例のごとくstreamlitを使って、pandasのData frameとしてとりだすと↓のようになる。本気出せばもうちょっとカッコよい表にできるが、まずはこの程度。ag-gridとか使うといい。

streamlit（抜粋）

プログラム

こちらのとおり。これで2D~4DのデータもDB→エクセル→streamlitを経由して活用できるだろう。DB自体はAPIでアクセスすればよいだけ。

import streamlit as st
import pandas as pd
from st_aggrid import AgGrid,ColumnsAutoSizeMode
import json

##########設定###########################
st.set_page_config(
    page_title="agg cheat", 
    layout="wide", )

def Njigen(fname):
    tmp=pd.read_excel(fname)
    numjigen=tmp.iloc[0].notnull().sum()
    return numjigen,tmp.iloc[:1,:]

#########################################

st.markdown("test")

test=pd.read_excel("test2D.xlsx", header=None, skiprows=5)
tmp=Njigen("test2D.xlsx")
if tmp[0]==2:
    test=test.iloc[:,:2]
    test.columns=tmp[1].iloc[0,:2]
    test
    testT=test.T
    testT[0:1]
    testT[1:2]

test=pd.read_excel("test3D.xlsx", header=None, skiprows=5)
tmp=Njigen("test3D.xlsx")
tmp[0]
if tmp[0]==3:
    st.markdown(f'x軸：{tmp[1].iloc[0,0]}')
    st.markdown(f'y軸：{tmp[1].iloc[0,1]}')
    st.markdown(f'z軸：{tmp[1].iloc[0,2]}')
    test

test=pd.read_excel("test4D.xlsx", header=None, skiprows=5)
tmp=Njigen("test4D.xlsx")
if tmp[0]==4:
    st.markdown(f'x軸：{tmp[1].iloc[0,0]}')
    st.markdown(f'y軸：{tmp[1].iloc[0,1]}')
    st.markdown(f'z軸：{tmp[1].iloc[0,2]}')
    st.markdown(f'w軸：{tmp[1].iloc[0,3]}') 
    Inull=test.loc[test[0].isna()].index.to_list()
    df=[]
    for i, x in enumerate(Inull):
        if i==0:
            x
            df.append(test[:x])
            tmp1=x
        else:
            df.append(test[tmp1+1:x])
            tmp1=x
    df.append(test[tmp1+1:])
    for i in df:
        st.markdown(f'w軸：{tmp[1].iloc[0,3]}＝{i.iloc[0,0]}')
        i