make-aggrid 0.1.7

Configura automaticamente o AgGrid no Streamlit com base em um DataFrame

make-aggrid

make-aggrid é uma biblioteca Python que facilita a configuração avançada do componente AgGrid para uso com Streamlit. Basta passar um DataFrame e ela automaticamente aplica filtros, formatações e estilos adequados com base nos tipos de dados.

📦 Instalação

Com pip

pip install make-aggrid streamlit-aggrid==1.1.2

com poetry

poetry add make-aggrid streamlit-aggrid@1.1.2

⚠️ O make-aggrid requer Python 3.10 ou superior por depender do streamlit-aggrid =1.1.2.

Uso Básico

import pandas as pd
import streamlit as st
from st_aggrid import AgGrid
from make_aggrid import make_grid

df = pd.read_csv("dados.csv")

grid_options = make_grid(df)

grid_response = AgGrid(
    st.session_state.df,
    gridOptions=grid_options,
    enable_enterprise_modules=False,
    fit_columns_on_grid_load=True,
    allow_unsafe_jscode=True,
    height=400
)

🎯 Recursos incluídos

• Filtros automáticos para texto, número e datas
• Formatação brasileira para números e datas (pt-BR)
• Alinhamento de colunas conforme tipo
• Edição inline
• Paginação e animações

🧪 Exemplo Avançado com Streamlit

import streamlit as st
import pandas as pd
from st_aggrid import AgGrid
from make_aggrid import make_grid

data = {
    "Nome": ["Ana", "João", "Carlos"],
    "Idade": [23, 35, 29],
    "Salário": [3000.50, 5000.00, 4200.75],
    "Data de Admissão": pd.to_datetime(["2020-01-15", "2019-03-10", "2021-07-22"])
}

df = pd.DataFrame(data)

st.title("Tabela Interativa com AgGrid")

grid_options = make_grid(df)
AgGrid(df, gridOptions=grid_options, editable=True, fit_columns_on_grid_load=True)

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2. Crie uma branch (git checkout -b nova-funcionalidade)

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📝 Changelog

Todas as mudanças relevantes são listadas no CHANGELOG.md

Licença

MIT