黑蛋收到一則從Asana專案管理軟體傳來的任務通知，標題為：「研究能快速篩選系外行星資料表的方法」，PM貳婰舞在任務描述區塊中貼了一個錄影連結，他在影片中說明：「雖然我們現在能藉由程式取得並匯出系外行星資料表，但客戶時常會有資料篩選的需求，例如，他有時只要某年份區間內被發現的行星，或是只要被某個方法發現的行星，或是要去除某幾個欄位值為空值的行星，所以需要請你研究能快速篩選系外行星資料表的方法。」

黑蛋心想，雖然能用Google Sheets等工具過濾由程式產生的系外行星資料表，但若能將資料取得、篩選、匯出等功能都集中在同一地方或許比較方便，所以，他想試試Streamlit能否做到。

首先，他開啟一個命名為exoplanet_table_filter.py的Python script，將前幾天研究Astroquery套件時寫好的函式get_exoplanet_table_by_astroquery()擺了進去，加上頁面標題及app簡介後，呼叫該函式並呈現系外行星資料表。不過，他發現在資料表載入時會等待一段時間，為了讓使用者體驗好一些，他使用st.spinner元件來呈現「正在載入系外行星資料表，請稍候...」的訊息。

# exoplanet_table_filter.py
import streamlit as st
from astroquery.ipac.nexsci.nasa_exoplanet_archive import NasaExoplanetArchive

def get_exoplanet_table_by_astroquery():
    table_name = 'pscomppars'
    columns = 'pl_name,hostname,sy_dist,pl_orbper,pl_bmasse,pl_rade,disc_year,discoverymethod'
    exoplanet_table = NasaExoplanetArchive.query_criteria(
        table=table_name, select=columns
    )
    exoplanet_table = exoplanet_table.to_pandas()
    exoplanet_table = exoplanet_table.rename(
        columns={
            'pl_name': '行星名稱',
            'hostname': '所屬恆星名稱',
            'sy_dist': '與地球的距離(單位：秒差距)',
            'pl_orbper': '行星軌道週期(單位：天)',
            'pl_bmasse': '行星質量(單位：地球質量)',
            'pl_rade': '行星半徑(單位：地球半徑)',
            'disc_year': '發現年份',
            'discoverymethod': '發現方法'
        }
    )
    exoplanet_table.sort_values(
        by='發現年份', ascending=False, inplace=True, ignore_index=True
    )

    return exoplanet_table


page_title = '系外行星資料表篩選器'
st.set_page_config(page_title=page_title, page_icon=':star', layout='wide')
st.title(page_title)
st.info('藉由[Astroquery](https://astroquery.readthedocs.io/en/latest/ipac/nexsci/nasa_exoplanet_archive.html)套件取得[NASA系外行星資料庫](https://exoplanetarchive.ipac.caltech.edu/)提供的資料表，篩選出所需資料後匯出CSV檔。')

with st.spinner('正在載入系外行星資料表，請稍候...'):
    exoplanet_table = get_exoplanet_table_by_astroquery()

st.dataframe(exoplanet_table)

接著，黑蛋找齊用來組裝篩選功能的元件：以st.select_slider篩選年份範圍、用st.selectbox篩選發現方法、用st.multiselect多選要去除空值的欄位，另外，他還用了st.sidebar以便將這些元件集中放在側邊欄。最後，他安置了st.download_button，讓使用者可以將篩選後的資料表匯出成CSV檔，這樣系外行星資料表篩選器app就完成啦！完整的程式碼如下：

# exoplanet_table_filter.py
import streamlit as st
from astroquery.ipac.nexsci.nasa_exoplanet_archive import NasaExoplanetArchive


def get_exoplanet_table_by_astroquery():
    table_name = 'pscomppars'
    columns = 'pl_name,hostname,sy_dist,pl_orbper,pl_bmasse,pl_rade,disc_year,discoverymethod'
    exoplanet_table = NasaExoplanetArchive.query_criteria(
        table=table_name, select=columns
    )
    exoplanet_table = exoplanet_table.to_pandas()
    exoplanet_table = exoplanet_table.rename(
        columns={
            'pl_name': '行星名稱',
            'hostname': '所屬恆星名稱',
            'sy_dist': '與地球的距離(單位：秒差距)',
            'pl_orbper': '行星軌道週期(單位：天)',
            'pl_bmasse': '行星質量(單位：地球質量)',
            'pl_rade': '行星半徑(單位：地球半徑)',
            'disc_year': '發現年份',
            'discoverymethod': '發現方法'
        }
    )
    exoplanet_table.sort_values(
        by='發現年份', ascending=False, inplace=True, ignore_index=True
    )

    return exoplanet_table


page_title = '系外行星資料表篩選器'
st.set_page_config(page_title=page_title, page_icon=':star', layout='wide')
st.title(page_title)
st.info('藉由[Astroquery](https://astroquery.readthedocs.io/en/latest/ipac/nexsci/nasa_exoplanet_archive.html)套件取得[NASA系外行星資料庫](https://exoplanetarchive.ipac.caltech.edu/)提供的資料表，篩選出所需資料後匯出CSV檔。')

with st.spinner('正在載入系外行星資料表，請稍候...'):
    exoplanet_table = get_exoplanet_table_by_astroquery()

year_min = int(exoplanet_table['發現年份'].min())
year_max = int(exoplanet_table['發現年份'].max())
year_lst = list(range(year_min, year_max + 1))
year_range = st.sidebar.select_slider(
    '篩選某年份區間內被發現的行星',
    options=year_lst,
    value=(year_min, year_max), 
)
exoplanet_table = exoplanet_table[
    (exoplanet_table['發現年份'] >= year_range[0]) &
    (exoplanet_table['發現年份'] <= year_range[1])
]

method_lst = sorted(list(exoplanet_table['發現方法'].unique()))
selected_method = st.sidebar.selectbox(
    '篩選被某個方法發現的行星', ['不限'] + method_lst
)
if selected_method != '不限':
    exoplanet_table = exoplanet_table[exoplanet_table['發現方法'] == selected_method]

column_name_lst = list(exoplanet_table.columns)
selected_columns = st.sidebar.multiselect(
    '去除某幾個欄位值為空值的行星', column_name_lst
)
exoplanet_table = exoplanet_table.dropna(subset=selected_columns)

exoplanet_table = exoplanet_table.reset_index(drop=True)
st.dataframe(exoplanet_table)
st.sidebar.download_button(
    label='將篩選資料表匯出成CSV檔',
    data=exoplanet_table.to_csv(index=False),
    file_name='exoplanet_table.csv',
    mime='text/csv'
)

此系列文由蘇羿豪撰寫，以「創用CC 姓名標示 4.0(CC BY 4.0)國際版授權條款」釋出。