導入バージョンの新しい順。各ウィジェットに導入バージョンの目安（Tier）を併記しています。
ページ送りUI。st.dataframe などと組み合わせて大きなデータをページングする。返り値が現在ページ番号なので、iloc でスライスして表示するだけ。v1.58 で追加された新顔で、それ以前は selectbox／number_input で自前のページングを書く必要があった。
page = st.pagination(num_pages, default=1)
per = 10
st.dataframe(df.iloc[(page-1)*per : page*per], hide_index=True)Reactとの比較：React ではページネーションは自前実装かライブラリ（TanStack Table 等）。URL同期や細かな制御は React 側が自由な反面、Streamlit は状態管理込みで数行で完結する。
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セルを直接編集できるデータグリッド。num_rows="dynamic" で行の追加・削除も可能。列ごとに型（数値・チェックボックス・選択肢など）を column_config で指定でき、戻り値として編集後の DataFrame が返る。社内ツールの「表をその場で直す」UIが標準機能だけで組める。
edited = st.data_editor(
df,
num_rows="dynamic", # 行の追加・削除を許可
hide_index=True,
)
# edited に編集結果の DataFrame が入るReactとの比較：編集可能グリッドは React だと AG Grid / TanStack Table 等の専用ライブラリ＋実装が要る領域。見た目や列挙動の作り込みは React が自由だが、Streamlit は「編集できる表」を即用意できるのが強い。
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ソート・検索・列メニューが標準装備の表示テーブル。pandas の DataFrame を渡すだけ。仮想スクロールで大きめのデータも扱える。表示専用（編集不可）。
st.dataframe(df, hide_index=True, use_container_width=True)Reactとの比較：単純な表示だけなら React でも軽いが、ソート・検索込みで1行で出るのは Streamlit の手軽さ。大量データの仮想化や細かな列制御を詰めるなら React のテーブルライブラリ。
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数値と増減デルタを大きく見せる KPI 表示。st.columns と組み合わせてダッシュボードの指標行に。
st.metric("UU", "2,840", "+12%")Reactとの比較：React なら自前のカードコンポーネント。Streamlit は1行で増減の色分けまで付く。
辞書・リストを折りたたみ可能な JSON ビューで表示。API レスポンスや設定の確認・デバッグに便利。
st.json({"library": "Streamlit", "ok": True})Reactとの比較：React なら react-json-view 等。中身の確認用途では Streamlit 標準で十分。
データ表示・編集は、Streamlit の「1行で出る」強みが最も効くゾーン。ソート・検索・編集グリッド・ページングが標準同梱で、データアプリや社内ダッシュボードを最短距離で組める。
一方で、公開Webで表の見た目・列挙動・URL同期・大量データの仮想化まで作り込むなら、React 側（TanStack Table / AG Grid 等）の自由度が必要になる。
目安は、試作・社内向けのデータアプリなら Streamlit、本番の公開プロダクトで作り込むなら React（公開Webが求めるSEO・デザイン制御・大量アクセスに Streamlit は構造的に弱く、逆に開発の速さで強いため）。 どちらが上ではなく、優先するもの（速さか、作り込みか）で選ぶ。 Streamlit と React/Next.js の違いはStreamlit UI ガイド（総括）で詳しく解説しています。
この分野の深掘りは ui-memo のデータグリッド・ページネーション比較ページへ。
※トレードオフ（参考）：Streamlit は手軽な反面、列・セルの細かな見た目制御や、SEOが要る公開ページには不向き。React のテーブルは自由度が高い反面、同じ表を出すまでの実装量は多い。
Streamlit でデータ表示・編集UIを作るときの、AIへの指示テンプレ。
ページング付きテーブル
Streamlit で pandas DataFrame を10行ずつページ送り表示したい。
st.pagination で現在ページを取得し、iloc でスライスして st.dataframe に渡す実装を書いて。編集可能な表＋保存
Streamlit の st.data_editor で表を編集できるようにして、
「保存」ボタンで編集後の DataFrame を CSV に書き出す実装を書いて。
num_rows="dynamic" で行追加も許可して。KPI ダッシュボード行
Streamlit で st.columns と st.metric を使い、
UU・PV・直帰率の3指標を前期比デルタ付きで横並びに表示して。▶ 実際に触ってみる ― データ表示・編集（プレイグラウンド）
本物の Streamlit がブラウザで動く。常に最新の実行バージョンを表示。
st.dataframe は表示専用（ソート・検索は可）。st.data_editor はセルを直接編集でき、行の追加・削除や戻り値での編集結果取得ができます。
v1.58 で追加された新しいウィジェットです。それ以前のバージョンでは selectbox や number_input でページ番号を受け取り、自前でページングします。
st.dataframe は仮想スクロール対応で数万行規模も扱えます。ただし全件をサーバーに載せる構造上、巨大データはページングや事前集計を併用するのが安全です。
自動保存はされません。st.data_editor の戻り値（編集後の DataFrame）を受け取り、自分で CSV やデータベースへ保存します。
Zenn