1. button()

• 기본적으로 버튼을 지원한다.

• 버튼을 누르면 True를 반환하는 특징을 가지고 있다.

  # 선언
  st.button('버튼')
  
  # 조건부와 같이 사용할 수 있다.
  if st.button('데이터 보기'):
  	st.dataframe(df) # 버튼을 누를시에 데이터프레임을 보여줘.

  

2. radio()

• 여러가지 선택지를 주며, 1개의 선택을 주는 버튼

• radio 버튼을 누르면 해당 label 값을 반환하는 특징을 가지고 있다.

  # 선언 방법
  status = st.radio('정렬 선택', ['오름차순', '내림차순'])
  	# 오름차순을 선택하면 '오름차순' 으로 값을 반환한다.
     
  if status == '오름차순': # 오름차순으로 정렬하고, 데이터프레임을 보여주라
     st.dataframe(df.sort_values('petal_length'))
  
  elif status == '내림차순' : #내림차순으로 정렬하고, 데이터프레임을 보여주라
     st.dataframe(df.sort_values('petal_length', ascending=False))

  

3. checkbox()

• 체크 박스를 생성한다.

• 체크를 하면 True, 체크해제를 하면 False를 반환하는 특징을 가지고 있다.

  # 선언 방법
  st.checkbox('체크박스')
  
  if st.checkbox('데이터 보여줘') #체크 했을때만 데이터프레임을 보여줘
  	st.dataframe(df.head())

  

4. selectbox()

• radio와는 다른 방법의 선택 방법이다.

• 선택하면 해당 label의 값을 반환하는 특징이 있다.

  # 선언 방법
  st.selectbox('선택 박스', [])
  
  # 사용법
  languages = ['Python', 'Java', 'C', 'Go', 'PHP']
  selected_lang = st.selectbox('선호하는 언어 선택 박스', languages)
  
  if selected_lang == 'Python':
  	st.write('파이썬 선택')

  
  

5. multiselect()

• 태그 처럼 여러가지를 선택할 수 있는 선택박스이다.

• 선택하면 label의 값들을 list의 형태로 가져오는 특징이 있다.

  # iris.csv 사용
  df = pd.read_csv('data/iris.csv')
  
  # 선언 방법
  st.multiselect('선택하세요', [])
  
  # 사용법
  columns_list = st.multiselect('컬럼을 선택하세요.', df.columns)
  st.dataframe(df[columns_list])
  	# 선택한 컬럼에 대하여 데이터 프레임을 보여준다.

  

6. slider()

• 숫자 범위 선택바 를 나타내는 박스를 생성한다.

• 기본값의 범위는 실수로 되어있으며, 정수로도 변환이 가능하다.

• 값을 정하면 숫자형으로 반환하는 특징이 있다.

  # 선언 방법
  st.slider('설명', 옵션)
  
  # 사용 방법
  age = st.slider('나이', min_value=1, max_value=100, value=20)
  st.text(f"나이는 {age}이다")

  

7. expander()

• 기본적으로 특정 텍스트를 숨겨주는 함수.

• 반환하는 특징은 없지만, 평상시에는 글을 가려주는 역할을 한다.

  # 선언 방법
  st.expander("라벨")
  
  # 사용 방법
  with st.expander("hello"):
  	st.text("안녕")