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File size: 1,382 Bytes
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import pandas as pd
import plotly.express as px
import gradio as gr
import os
from huggingface_hub import login
from datasets import load_dataset
token = os.getenv("HF_TOKEN") # Legge il token da una variabile d'ambiente
login(token=token)
df_multi = pd.DataFrame(load_dataset("SelmaNajih001/MapsData")["train"])
# Funzione per aggiornare la mappa
def update_map(metric):
fig = px.scatter_mapbox(
df,
lat="Latitude",
lon="Longitude",
size=metric,
color=metric,
hover_name="Name",
hover_data=[
"busy_aprile",
"busy_maggio",
"Variazione",
"StarsAprile_numeric",
"StarsMaggio_numeric",
"VariazioneStelle",
"VariazionePercentuale"
],
zoom=10,
height=600
)
fig.update_layout(mapbox_style="open-street-map")
fig.update_layout(margin={"r":0,"t":0,"l":0,"b":0})
return fig
# Dropdown delle metriche
dropdown = gr.Dropdown(
choices=[
"busy_aprile",
"Variazione",
"VariazionePercentuale",
"StarsAprile_numeric",
"StarsMaggio_numeric",
"VariazioneStelle"
],
value="busy_aprile",
label="Seleziona metrica"
)
# Interfaccia Gradio
interface = gr.Interface(
fn=update_map,
inputs=dropdown,
outputs=gr.Plot()
)
interface.launch()
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