File size: 5,408 Bytes
c950240 8d2ff50 baf460d 8d2ff50 baf460d ca337af baf460d 6dbfdcc 58ea617 baf460d af30ec1 58ea617 baf460d 58ea617 baf460d c935f35 af30ec1 baf460d c935f35 ca337af c935f35 ca337af baf460d ca337af baf460d ca337af c935f35 baf460d 58ea617 c935f35 baf460d c935f35 ca337af 700edf6 ca337af 58ea617 baf460d 58ea617 700edf6 ca337af 58ea617 baf460d 58ea617 baf460d 58ea617 baf460d c935f35 897354f baf460d 090c24e 6dbfdcc a5c28dc 6dbfdcc baf460d 6af3c10 c935f35 6dbfdcc baf460d 6dbfdcc baf460d 6dbfdcc baf460d 6dbfdcc 58ea617 baf460d 6dbfdcc baf460d 6dbfdcc baf460d 6dbfdcc | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 | import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
import os
# --- TİTREME KİLİDİ (Watcher kapatıldı) ---
os.environ["STREAMLIT_SERVER_FILE_WATCHER_TYPE"] = "none"
# --- SAYFA AYARLARI ---
st.set_page_config(page_title="Fast Food Nutrition Guide", layout="wide")
# --- DATA LOAD (CACHE) ---
@st.cache_data
def load_data(path):
try:
df = pd.read_csv(path)
df = df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna()
return df
except:
return None
path = "Nutrition_Value_Dataset.csv"
df = load_data(path)
if df is None:
st.error("CSV file not found! / Veri seti dosyası bulunamadı!")
st.stop()
# --- SIDEBAR (SAĞLIK REHBERİ - EKSİKSİZ) ---
st.sidebar.title("🏥 Health & Calorie Guide / Sağlık ve Kalori Rehberi")
st.sidebar.subheader("⚖️ Daily Calorie Needs / Günlük Kalori İhtiyacı")
st.sidebar.write("""
- **Women / Kadınlar:** 2,000kcal
- **Men / Erkekler:** 2,500 kcal
""")
st.sidebar.warning("""
⚠️ **Health Advice / Sağlık Öğüdü:** Fast food meals are high in sodium and low in nutrients.
*Fast food öğünleri sodyum bakımından yüksek, besin değeri bakımından düşüktür.*
""")
st.sidebar.info("""
💡 **Quick Tip / Pratik Bilgi:** Choosing water over soda can reduce your meal's sugar content by 40-60g.
*Asitli içecek yerine su seçmek, öğününüzdeki şeker miktarını 40-60 gr azaltabilir.*
""")
# --- ANA SAYFA BAŞLIK ---
st.title("🍔 Global Fast Food Nutrition Analysis / Küresel Fast Food Besin Analizi")
# --- TÜKETİCİYE KRİTİK NOT (YAN YANA) ---
st.error("### 📢 Important Notice for Consumers / Tüketiciler İçin Önemli Not")
col_note_tr, col_note_en = st.columns(2)
with col_note_tr:
st.markdown("""
**Aşağıdaki verilere istinaden, bu şirketlerden yemek tüketilmemesi sağlığınız için şu nedenlerle yararlı olacaktır:**
1. **Kalp Sağlığı:** Yüksek trans yağ ve sodyum içeriği damar sertliği ve tansiyona neden olur.
2. **Kan Şekeri Dengesi:** Aşırı şeker ve işlenmiş karbonhidratlar ani insülin direnci ve diyabet riskini tetikler.
3. **Besin Değeri Eksikliği:** Bu ürünler "boş kalori" kaynağıdır; vitamin, mineral ve lif açısından son derece fakirdir.
4. **Obezite Riski:** **Pizza Hut, Burger King, KFC, McDonald’s ve Starbucks** şirketlerinden yüksek kalori yoğunluğu olacağından kısa sürede kontrolsüz kilo alımına yol açar.
* **🥤 Su İçin:** Asitli içecekler yerine su tüketmek sağlığınız için kritiktir.
* **🥩 Protein Vurgusu:** Kas sağlığı ve metabolizma için **protein ağırlıklı** beslenmeye özen gösterilmelidir.
""")
with col_note_en:
st.markdown("""
**Based on the data below, avoiding these companies' meals will benefit your health for the following reasons:**
1. **Heart Health:** High trans fat and sodium content cause arteriosclerosis and high blood pressure.
2. **Blood Sugar Balance:** Excessive sugar and processed carbs trigger insulin resistance and diabetes risk.
3. **Lack of Nutrients:** These products are sources of "empty calories"; they are extremely poor in vitamins and minerals.
4. **Obesity Risk:** High calorie density in foods from companies like **Pizza Hut, Burger King, KFC, McDonald’s, and Starbucks** can lead to rapid, uncontrolled weight gain.
* **🥤 Drink Water:** Choosing water instead of sugary drinks is critical for your health.
* **🥩 Focus on Protein:** Prioritize **protein-rich** nutrition for muscle health and metabolism.
""")
st.write("---")
# --- ÖDEV METNİ (GÖRSEL KUTU) ---
st.markdown("""
<div style="text-align: center; border: 1px solid #ddd; padding: 15px; border-radius: 10px; background-color: #f9f9f9;">
<h3 style="color: #1E1E1E; font-weight: bold; margin: 0;">
🔍 Bu çalışma, fast food ürünlerinin kalori ve şeker içeriklerini görselleştirerek genel bir sağlık tablosu sunmaktadır.
</h3>
<h4 style="color: #555555; margin: 10px 0 0 0;">
This study provides a general health overview by visualizing the calorie and sugar content of fast food products.
</h4>
</div>
""", unsafe_allow_html=True)
st.write("---")
# --- GRAFİKLER (SABİT DÜZEN) ---
st.subheader("📊 General Visual Analysis / Genel Görsel Analiz")
c1, c2 = st.columns(2)
with c1:
st.write("🍭 **Average Sugar by Company / Şirketlere Göre Ort. Şeker**")
sugar_means = df.groupby("Company")["Sugar (g)"].mean().sort_values()
st.bar_chart(sugar_means)
with c2:
st.write("🔥 **Overall Calorie Distribution / Genel Kalori Dağılımı**")
# Histogram verisini hazırlayıp titremeyen bar_chart ile basıyoruz
counts, bin_edges = np.histogram(df["Energy (kCal)"], bins=20)
st.bar_chart(counts)
# --- VERİ TABLOSU (TITREME YAPMAYAN GENİŞLİK AYARI) ---
st.write("---")
st.subheader("📋 High-Calorie Products List / Yüksek Kalorili Ürün Listesi")
top_20 = df.sort_values(by="Energy (kCal)", ascending=False).head(20)
st.dataframe(
top_20[["Company", "Product", "Energy (kCal)", "Sugar (g)", "Protein (g)", "Total Fat (g)"]],
use_container_width=True
)
# --- DOWNLOAD ---
st.write("---")
st.download_button(
"📥 Download Full Dataset / Tüm Veriyi İndir",
df.to_csv(index=False),
"fastfood_nutrition_final.csv",
"text/csv"
) |