构建交互式数据框架：使用Gradio的Dataframe模块

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（封面图由文心一格生成）

构建交互式数据框架：使用Gradio的Dataframe模块

Gradio是一个功能强大且易于使用的库，可帮助您构建交互式界面和部署机器学习模型。其中的Dataframe模块为数据框架提供了一种类似于电子表格的组件，可用于接受或显示2D输入。本文将介绍Gradio的Dataframe模块及其常用方法change、input和select，帮助您了解如何使用该模块构建交互式数据框架。

Dataframe模块简介

Gradio的Dataframe模块允许用户通过类似于电子表格的界面进行数据输入和显示。它可以接受上传的电子表格数据，并将其表示为pandas.DataFrame、numpy.array、List[List]或List等数据类型。同时，它还可以将数据以电子表格的形式呈现，期望接收pandas.DataFrame、numpy.array、List[List]、List、带有"data"键（可选地还有"headers"键）的字典，或指向CSV文件的路径作为输出。

Dataframe模块的常用参数包括：

value：默认值，作为一个二维值列表。如果是可调用对象，该函数将在应用加载时被调用，用于设置组件的初始值。
headers：字符串列表，用于指定列的标题名称。如果为None，则不显示列标题。
row_count：限制输入行数并决定用户是否可以创建新行。元组的第一个元素是一个整数，表示行数；第二个元素应为’fixed’或’dynamic’，表示新行的行为。如果传递一个整数，行数默认为’dynamic’。
col_count：限制输入列数并决定用户是否可以创建新列。元组的第一个元素是一个整数，表示列数；第二个元素应为’fixed’或’dynamic’，表示新列的行为。如果传递一个整数，列数默认为’dynamic’。
datatype：表格中值的数据类型。可以为整个表格提供单个字符串，也可以作为字符串列表按列提供。有效的数据类型包括"str"、“number”、“bool”、“date"和"markdown”。
type：组件返回的值的类型。可选值为"pandas"（pandas DataFrame）、“numpy”（numpy数组）或"array"（Python数组）。
max_rows：一次显示的最大行数。设置为None表示无限制。
max_cols：一次显示的最大列数。设置为None表示无限制。
overflow_row_behaviour：当出现溢出行时的行为。如果设置为"paginate"，将创建分页以显示溢出行；如果设置为"show_ends"，将显示起始和结束行，并截断中间行。
label：组件在界面中的名称。

其他可选参数包括scale、min_width、interactive、visible、elem_id、elem_classes和wrap等。

示例代码

以下是一个使用Dataframe模块的示例代码：

import gradio as gr


def filter_records(records, gender):
    return records[records["gender"] == gender]


demo = gr.Interface(
    filter_records,
    [
        gr.Dataframe(
            headers=["name", "age", "gender"],
            datatype=["str", "number", "str"],
            row_count=5,
            col_count=(3, "fixed"),
        ),
        gr.Dropdown(["M", "F", "O"]),
    ],
    "dataframe",
    description="Enter gender as 'M', 'F', or 'O' for other.",
)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()

change方法

Dataframe模块的change方法用于监听组件值的变化。当用户输入或函数更新导致组件值发生变化时，将触发该方法。通过调用change方法，您可以将一个函数与Dataframe组件关联起来，并在组件值发生变化时执行相应的逻辑。

常用参数包括：

fn：要关联的函数，通常是一个机器学习模型的预测函数。该函数的每个参数对应一个输入组件，函数应返回单个值或一个与输出组件对应的值元组。

除了fn参数外，change方法还支持其他参数，如inputs、outputs、api_name、status_tracker、scroll_to_output、show_progress、queue、batch、max_batch_size、preprocess、postprocess、cancels和every等，用于定义函数的行为和触发逻辑。

input方法

Dataframe模块的input方法用于监听用户对组件值的更改。当用户更改组件的值时，将触发该方法。通过调用input方法，您可以将一个函数与Dataframe组件关联起来，并在用户更改组件值时执行相应的逻辑。

参数与change方法相似，包括fn、inputs、outputs、api_name、status_tracker、scroll_to_output、show_progress、queue、batch、max_batch_size、preprocess、postprocess、cancels和every等。

select方法

Dataframe模块的select方法用于监听用户选择数据框架中的单元格事件。当用户选择数据框架中的单元格时，将触发该方法。通过调用`select

`方法，您可以将一个函数与Dataframe组件关联起来，并在用户选择单元格时执行相应的逻辑。

参数与change和input方法类似，包括fn、inputs、outputs、api_name、status_tracker、scroll_to_output、show_progress、queue、batch、max_batch_size、preprocess、postprocess、cancels和every等。

参数详解

Dataframe组件的参数

参数	数据类型	默认值	描述
value	list[list[Any]] \| Callable \| None	None	默认值为二维值列表。如果是可调用对象，则在应用程序加载时调用该函数以设置组件的初始值。
headers	list[str] \| None	None	字符串头名称列表。如果为None，则不显示标题。
row_count	int \| tuple[int, str]	(1, ‘dynamic’)	输入的行数限制和用户是否可以创建新行。元组的第一个元素是整数，表示行数；第二个元素应为’fixed’或’dynamic’，表示新行的行为。如果传递整数，则行默认为’dynamic’。
col_count	int \| tuple[int, str] \| None	None	输入的列数限制和用户是否可以创建新列。元组的第一个元素是整数，表示列数；第二个元素应为’fixed’或’dynamic’，表示新列的行为。如果传递整数，则列默认为’dynamic’。
datatype	str \| list[str]	“str”	表格中值的数据类型。可以为每个列提供字符串列表，也可以为整个表格提供单个字符串。有效的数据类型包括"str"、“number”、“bool”、“date"和"markdown”。
type	str	“pandas”	组件返回的值的类型。"pandas"表示返回 pandas DataFrame，"numpy"表示返回 numpy 数组，"array"表示返回 Python 数组。
max_rows	int \| None	20	一次显示的最大行数。将其设置为 None 表示无限制。
max_cols	int \| None	None	一次显示的最大列数。将其设置为 None 表示无限制。
overflow_row_behaviour	str	“paginate”	如果设置为"paginate"，将为溢出行创建页面。如果设置为"show_ends"，将显示初始行和最后一行，并截断中间行。
label	str \| None	None	组件在界面中的名称。
every	float \| None	None	如果`value`是可调用对象，在客户端连接打开时每隔 `every` 秒运行该函数。否则没有影响。必须启用队列。可以通过此组件的 `.load_event` 属性访问事件（例如，取消事件）。
show_label	bool	True	如果为 True，则显示标签。
scale	int \| None	None	相对于同一行中相邻组件的宽度比例。例如，如果组件 A 的 scale=2，组件 B 的 scale=1，则组件 A 的宽度是组件 B 的两倍。应为整数。
min_width	int	160	最小像素宽度，如果屏幕空间不足以满足此值，则换行。如果某个 scale 值导致该组件比 min_width 更窄，则首先将尊重 min_width 参数。
interactive	bool \| None	None	如果为 True，则允许用户编辑数据表；如果为 False，则只能用于显示数据。如果未提供此参数，则根据组件用作输入还是输出来推断该值。
visible	bool	True	如果为 False，则隐藏组件。
elem_id	str \| None	None	可选字符串，用作此组件在 HTML DOM 中的 id。可用于定位 CSS 样式。
elem_classes	list[str] \| str \| None	None	可选的字符串列表，用作此组件在 HTML DOM 中的类。可用于定位 CSS 样式。
wrap	bool	False	如果为 True，则文本将在适当的情况下换行，如果为 False，则表格将水平滚动。默认为 False。

change方法参数

参数	数据类型	默认值	描述
fn	Callable \| None	required	需要包装的函数，通常是机器学习模型的预测函数。函数的每个参数对应一个输入组件，函数应返回单个值或一个元组，元组的每个元素对应一个输出组件。
inputs	Component \| list[Component] \| set[Component] \| None	None	要用作输入的 gradio.components 的列表。如果函数不需要输入，则应传递一个空列表。
outputs	Component \| list[Component] \| None	None	要用作输出的 gradio.components 的列表。如果函数不返回输出，则应传递一个空列表。
api_name	str \| None	None	定义此参数将在 API 文档中公开该端点。
status_tracker	None	None	-
scroll_to_output	bool	False	如果为 True，则在完成时滚动到输出组件。
show_progress	‘full’ \| ‘minimal’ \| ‘hidden’	“full”	如果为 True，则在等待时显示进度动画。
queue	bool \| None	None	如果为 True，则将请求放入队列（如果已启用队列）。如果为 False，则不将此事件放入队列，即使已启用队列。如果为 None，则使用 gradio 应用程序的队列设置。
batch	bool	False	如果为 True，则函数应处理一批输入，这意味着它应接受每个参数的输入值列表。列表的长度应相等（最多为 `max_batch_size` 的长度）。然后，函数必须返回一个元组的列表（即使只有一个输出组件），元组中的每个列表对应一个输出组件。
max_batch_size	int	4	如果从队列调用此方法，最大批处理在一起的输入数量（仅当 batch=True 时才相关）。
preprocess	bool	True	如果为 False，则在运行 ‘fn’ 之前不运行组件数据的预处理（例如，如果使用 `Image` 组件调用此方法，则保持为 base64 字符串）。
postprocess	bool	True	如果为 False，则在将 ‘fn’ 的输出返回给浏览器之前不运行组件数据的后处理。
cancels	dict[str, Any] \| list[dict[str, Any]] \| None	None	当触发此监听器时，要取消的其他事件列表。例如，设置 cancels=[click_event] 将取消 click_event，其中 click_event 是另一个组件的 .click 方法的返回值。尚未运行的函数（或正在迭代的生成器）将被取消，但当前正在运行的函数将被允许完成。
every	float \| None	None	在客户端连接打开时每隔 `every` 秒运行此事件。以秒为单位解释。必须启用队列。

input方法参数

参数	数据类型	默认值	描述
fn	Callable \| None	required	需要包装的函数，通常是机器学习模型的预测函数。函数的每个参数对应一个输入组件，函数应返回单个值或一个元组，元组的每个元素对应一个输出组件。
inputs	Component \| list[Component] \| set[Component] \| None	None	要用作输入的 gradio.components 的列表。如果函数不需要输入，则应传递一个空列表。
outputs	Component \| list[Component] \| None	None	要用作输出的 gradio.components 的列表。如果函数不返回输出，则应传递一个空列表。
api_name	str \| None	None	定义此参数将在 API 文档中公开该端点。
status_tracker	None	None	-
scroll_to_output	bool	False	如果为 True，则在完成时滚动到输出组件。
show_progress	‘full’ \| ‘minimal’ \| ‘hidden’	“full”	如果为 True，则在等待时显示进度动画。
queue	bool \| None	None	如果为 True，则将请求放入队列（如果已启用队列）。如果为 False，则不将此事件放入队列，即使已启用队列。如果为 None，则使用 gradio 应用程序的队列设置。
batch	bool	False	如果为 True，则函数应处理一批输入，这意味着它应接受每个参数的输入值列表。列表的长度应相等（最多为 `max_batch_size` 的长度）。然后，函数必须返回一个元组的列表（即使只有一个输出组件），元组中的每个列表对应一个输出组件。
max_batch_size	int	4	如果从队列调用此方法，最大批处理在一起的输入数量（仅当 batch=True 时才相关）。
preprocess	bool	True	如果为 False，则在运行 ‘fn’ 之前不运行组件数据的预处理（例如，如果使用 `Image` 组件调用此方法，则保持为 base64 字符串）。
postprocess	bool	True	如果为 False，则在将 ‘fn’ 的输出返回给浏览器之前不运行组件数据的后处理。
cancels	dict[str, Any] \| list[dict[str, Any]] \| None	None	当触发此监听器时，要取消的其他事件列表。例如，设置 cancels=[click_event] 将取消 click_event，其中 click_event 是另一个组件的 .click 方法的返回值。尚未运行的函数（或正在迭代的生成器）将被取消，但当前正在运行的函数将被允许完成。
every	float \| None	None	在客户端连接打开时每隔 `every` 秒运行此事件。以秒为单位解释。必须启用队列。

select方法参数

参数	数据类型	默认值	描述
fn	Callable \| None	required	需要包装的函数，通常是机器学习模型的预测函数。函数的每个参数对应一个输入组件，函数应返回单个值或一个元组，元组的每个元素对应一个输出组件。
inputs	Component \| list[Component] \| set[Component] \| None	None	要用作输入的 gradio.components 的列表。如果函数不需要输入，则应传递一个空列表。
outputs	Component \| list[Component] \| None	None	要用作输出的 gradio.components 的列表。如果函数不返回输出，则应传递一个空列表。
api_name	str \| None	None	定义此参数将在 API 文档中公开该端点。
status_tracker	None	None	-
scroll_to_output	bool	False	如果为 True，则在完成时滚动到输出组件。
show_progress	‘full’ \| ‘minimal’ \| ‘hidden’	“full”	如果为 True，则在等待时显示进度动画。
queue	bool \| None	None	如果为 True，则将请求放入队列（如果已启用队列）。如果为 False，则不将此事件放入队列，即使已启用队列。如果为 None，则使用 gradio 应用程序的队列设置。
batch	bool	False	如果为 True，则函数应处理一批输入，这意味着它应接受每个参数的输入值列表。列表的长度应相等（最多为 `max_batch_size` 的长度）。然后，函数必须返回一个元组的列表（即使只有一个输出组件），元组中的每个列表对应一个输出组件。
max_batch_size	int	4	如果从队列调用此方法，最大批处理在一起的输入数量（仅当 batch=True 时才相关）。
preprocess	bool	True	如果为 False，则在运行 ‘fn’ 之前不运行组件数据的预处理（例如，如果使用 `Image` 组件调用此方法，则保持为 base64 字符串）。
postprocess	bool	True	如果为 False，则在将 ‘fn’ 的输出返回给浏览器之前不运行组件数据的后处理。
cancels	dict[str, Any] \| list[dict[str, Any]] \| None	None	当触发此监听器时，要取消的其他事件列表。例如，设置 cancels=[click_event] 将取消 click_event，其中 click_event 是另一个组件的 .click 方法的返回值。尚未运行的函数（或正在迭代的生成器）将被取消，但当前正在运行的函数将被允许完成。
every	float \| None	None	在客户端连接打开时每隔 `every` 秒运行此事件。以秒为单位解释。必须启用队列。

结语

通过Gradio的Dataframe模块，您可以轻松构建交互式数据框架，使用户能够方便地输入和显示数据。通过change、input和select等方法，您可以为Dataframe组件添加监听器，实现对组件值变化的响应和相应的逻辑处理。希望本文对您理解和使用Gradio的Dataframe模块有所帮助！