Update src/streamlit_app.py
Browse files- src/streamlit_app.py +85 -90
src/streamlit_app.py
CHANGED
|
@@ -3,31 +3,37 @@ import pandas as pd
|
|
| 3 |
import numpy as np
|
| 4 |
import matplotlib.pyplot as plt
|
| 5 |
import seaborn as sns
|
| 6 |
-
import os
|
| 7 |
|
| 8 |
-
#
|
| 9 |
-
|
| 10 |
-
|
| 11 |
-
# 2. SAYFA AYARI
|
| 12 |
st.set_page_config(page_title="Fast Food Nutrition Guide", layout="wide")
|
| 13 |
|
| 14 |
-
#
|
| 15 |
-
|
| 16 |
-
|
| 17 |
-
|
| 18 |
-
|
| 19 |
-
|
| 20 |
-
|
| 21 |
-
|
| 22 |
-
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 23 |
|
| 24 |
-
|
| 25 |
|
| 26 |
-
|
|
|
|
|
|
|
| 27 |
st.error("CSV file not found! / Veri seti dosyası bulunamadı!")
|
| 28 |
st.stop()
|
| 29 |
|
| 30 |
-
#
|
|
|
|
|
|
|
| 31 |
st.sidebar.title("🏥 Health & Calorie Guide / Sağlık ve Kalori Rehberi")
|
| 32 |
|
| 33 |
st.sidebar.subheader("⚖️ Daily Calorie Needs / Günlük Kalori İhtiyacı")
|
|
@@ -36,97 +42,86 @@ st.sidebar.write("""
|
|
| 36 |
- **Men / Erkekler:** 2,500 kcal
|
| 37 |
""")
|
| 38 |
|
| 39 |
-
# İstediğin Sağlık Öğüdü
|
| 40 |
st.sidebar.warning("""
|
| 41 |
-
⚠️
|
| 42 |
-
|
| 43 |
""")
|
| 44 |
|
| 45 |
-
# İstediğin Pratik Bilgi
|
| 46 |
st.sidebar.info("""
|
| 47 |
-
💡
|
| 48 |
-
*Asitli içecek yerine su seçmek, öğününüzdeki şeker miktarını 40-60 gr azaltabilir.*
|
| 49 |
""")
|
| 50 |
|
| 51 |
-
#
|
| 52 |
-
|
|
|
|
|
|
|
| 53 |
|
| 54 |
-
#
|
| 55 |
-
|
|
|
|
|
|
|
| 56 |
|
| 57 |
col_note_tr, col_note_en = st.columns(2)
|
| 58 |
|
| 59 |
with col_note_tr:
|
| 60 |
-
st.markdown(""
|
| 61 |
-
**Aşağıdaki verilere istinaden, bu şirketlerden yemek tüketilmemesi sağlığınız için şu nedenlerle yararlı olacaktır:**
|
| 62 |
-
|
| 63 |
-
1. **Kalp Sağlığı:** Yüksek trans yağ ve sodyum içeriği tansiyona neden olur.
|
| 64 |
-
2. **Kan Şekeri Dengesi:** Aşırı şeker diyabet riskini tetikler.
|
| 65 |
-
3. **Besin Değeri Eksikliği:** Bu ürünler "boş kalori" kaynağıdır.
|
| 66 |
-
4. **Obezite Riski:** **Pizza Hut, Burger King, KFC, McDonald’s ve Starbucks** şirketlerinden yüksek kalori yoğunluğu olacağından kısa sürede kontrolsüz kilo alımına yol açar.
|
| 67 |
-
|
| 68 |
-
* **🥤 Su İçin:** Sağlığınız için su tüketin.
|
| 69 |
-
""")
|
| 70 |
|
| 71 |
with col_note_en:
|
| 72 |
-
st.markdown(""
|
| 73 |
-
**Based on the data below, avoiding these companies' meals will benefit your health:**
|
| 74 |
-
|
| 75 |
-
1. **Heart Health:** High trans fat and sodium cause high blood pressure.
|
| 76 |
-
2. **Blood Sugar:** Excessive sugar triggers diabetes risk.
|
| 77 |
-
3. **Lack of Nutrients:** These products are sources of "empty calories".
|
| 78 |
-
4. **Obesity Risk:** Foods from **Pizza Hut, Burger King, KFC, McDonald’s, and Starbucks** lead to rapid weight gain.
|
| 79 |
-
|
| 80 |
-
* **🥤 Drink Water:** Choosing water is critical for your health.
|
| 81 |
-
""")
|
| 82 |
|
| 83 |
st.write("---")
|
| 84 |
|
| 85 |
-
#
|
| 86 |
-
|
| 87 |
-
|
| 88 |
-
|
| 89 |
-
🔍 Bu çalışma, fast food ürünlerinin kalori ve şeker içeriklerini görselleştirerek genel bir sağlık tablosu sunmaktadır.
|
| 90 |
-
</h3>
|
| 91 |
-
<h4 style="color: #555555; margin: 10px 0 0 0;">
|
| 92 |
-
This study provides a general health overview by visualizing the calorie and sugar content of fast food products.
|
| 93 |
-
</h4>
|
| 94 |
-
</div>
|
| 95 |
-
""", unsafe_allow_html=True)
|
| 96 |
|
| 97 |
-
st.
|
| 98 |
|
| 99 |
-
|
| 100 |
-
|
| 101 |
-
|
| 102 |
-
|
| 103 |
-
|
| 104 |
-
|
| 105 |
-
|
| 106 |
-
|
| 107 |
-
|
| 108 |
-
|
| 109 |
-
|
| 110 |
-
st.pyplot(fig1)
|
| 111 |
-
|
| 112 |
-
with gc2:
|
| 113 |
-
st.write("🔥 **Calorie Distribution / Dağılım**")
|
| 114 |
-
fig2, ax2 = plt.subplots(figsize=(6, 4))
|
| 115 |
-
sns.histplot(df["Energy (kCal)"], bins=20, kde=True, ax=ax2, color="darkorange")
|
| 116 |
-
st.pyplot(fig2)
|
| 117 |
-
|
| 118 |
-
# --- VERİ TABLOSU (TABLO BURADA VE GÖRÜNÜR) ---
|
| 119 |
-
st.write("---")
|
| 120 |
-
st.subheader("📋 High-Calorie Products List / Yüksek Kalorili Ürün Listesi")
|
| 121 |
|
| 122 |
-
|
| 123 |
-
top_20 = df.sort_values(by="Energy (kCal)", ascending=False).head(20)
|
| 124 |
-
# Loglardaki hatayı kesmek için width ayarını güncelledik
|
| 125 |
-
st.dataframe(
|
| 126 |
-
top_20[["Company", "Product", "Energy (kCal)", "Sugar (g)", "Protein (g)"]],
|
| 127 |
-
use_container_width=True
|
| 128 |
-
)
|
| 129 |
|
| 130 |
-
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 131 |
st.write("---")
|
| 132 |
-
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 3 |
import numpy as np
|
| 4 |
import matplotlib.pyplot as plt
|
| 5 |
import seaborn as sns
|
|
|
|
| 6 |
|
| 7 |
+
# =========================
|
| 8 |
+
# SAYFA AYARLARI
|
| 9 |
+
# =========================
|
|
|
|
| 10 |
st.set_page_config(page_title="Fast Food Nutrition Guide", layout="wide")
|
| 11 |
|
| 12 |
+
# =========================
|
| 13 |
+
# DATA LOAD (CACHE EKLENDİ)
|
| 14 |
+
# =========================
|
| 15 |
+
@st.cache_data
|
| 16 |
+
def load_data():
|
| 17 |
+
path = "Nutrition_Value_Dataset.csv"
|
| 18 |
+
df = pd.read_csv(path)
|
| 19 |
+
|
| 20 |
+
df = df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan)
|
| 21 |
+
|
| 22 |
+
# ❗ DROPNA KALDIRILDI
|
| 23 |
+
numeric_cols = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
|
| 24 |
+
df[numeric_cols] = df[numeric_cols].fillna(df[numeric_cols].median())
|
| 25 |
|
| 26 |
+
return df
|
| 27 |
|
| 28 |
+
try:
|
| 29 |
+
df = load_data()
|
| 30 |
+
except:
|
| 31 |
st.error("CSV file not found! / Veri seti dosyası bulunamadı!")
|
| 32 |
st.stop()
|
| 33 |
|
| 34 |
+
# =========================
|
| 35 |
+
# SIDEBAR
|
| 36 |
+
# =========================
|
| 37 |
st.sidebar.title("🏥 Health & Calorie Guide / Sağlık ve Kalori Rehberi")
|
| 38 |
|
| 39 |
st.sidebar.subheader("⚖️ Daily Calorie Needs / Günlük Kalori İhtiyacı")
|
|
|
|
| 42 |
- **Men / Erkekler:** 2,500 kcal
|
| 43 |
""")
|
| 44 |
|
|
|
|
| 45 |
st.sidebar.warning("""
|
| 46 |
+
⚠️ Health Advice:
|
| 47 |
+
Fast food meals are high in sodium.
|
| 48 |
""")
|
| 49 |
|
|
|
|
| 50 |
st.sidebar.info("""
|
| 51 |
+
💡 Drink water instead of soda
|
|
|
|
| 52 |
""")
|
| 53 |
|
| 54 |
+
# =========================
|
| 55 |
+
# TITLE
|
| 56 |
+
# =========================
|
| 57 |
+
st.title("🍔 Global Fast Food Nutrition Analysis")
|
| 58 |
|
| 59 |
+
# =========================
|
| 60 |
+
# TEXT
|
| 61 |
+
# =========================
|
| 62 |
+
st.error("### 📢 Important Notice")
|
| 63 |
|
| 64 |
col_note_tr, col_note_en = st.columns(2)
|
| 65 |
|
| 66 |
with col_note_tr:
|
| 67 |
+
st.markdown("Fast food sağlığa zararlıdır")
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 68 |
|
| 69 |
with col_note_en:
|
| 70 |
+
st.markdown("Fast food is unhealthy")
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 71 |
|
| 72 |
st.write("---")
|
| 73 |
|
| 74 |
+
# =========================
|
| 75 |
+
# GRAFİKLER (TİTREME FIX)
|
| 76 |
+
# =========================
|
| 77 |
+
st.subheader("📊 General Visual Analysis")
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 78 |
|
| 79 |
+
c1, c2 = st.columns(2)
|
| 80 |
|
| 81 |
+
with c1:
|
| 82 |
+
st.write("🍭 Sugar by Company")
|
| 83 |
+
|
| 84 |
+
sugar_means = df.groupby("Company")["Sugar (g)"].mean().sort_values()
|
| 85 |
+
|
| 86 |
+
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4))
|
| 87 |
+
sugar_means.plot(kind="bar", color="crimson", ax=ax)
|
| 88 |
+
|
| 89 |
+
ax.tick_params(axis='x', rotation=45)
|
| 90 |
+
|
| 91 |
+
st.pyplot(fig)
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 92 |
|
| 93 |
+
plt.close(fig) # 🔥 KRİTİK
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 94 |
|
| 95 |
+
with c2:
|
| 96 |
+
st.write("🔥 Calorie Distribution")
|
| 97 |
+
|
| 98 |
+
fig2, ax2 = plt.subplots(figsize=(6, 4))
|
| 99 |
+
sns.histplot(df["Energy (kCal)"], bins=20, kde=True, ax=ax2)
|
| 100 |
+
|
| 101 |
+
st.pyplot(fig2)
|
| 102 |
+
|
| 103 |
+
plt.close(fig2) # 🔥 KRİTİK
|
| 104 |
+
|
| 105 |
+
# =========================
|
| 106 |
+
# TABLE (YENİ WIDTH PARAM)
|
| 107 |
+
# =========================
|
| 108 |
+
st.subheader("📋 High-Calorie Products")
|
| 109 |
+
|
| 110 |
+
top_20 = df.sort_values(by="Energy (kCal)", ascending=False).head(20)
|
| 111 |
+
|
| 112 |
+
st.dataframe(
|
| 113 |
+
top_20[["Company", "Product", "Energy (kCal)", "Sugar (g)", "Protein (g)", "Total Fat (g)"]],
|
| 114 |
+
width="stretch" # 🔥 YENİ PARAM
|
| 115 |
+
)
|
| 116 |
+
|
| 117 |
+
# =========================
|
| 118 |
+
# DOWNLOAD
|
| 119 |
+
# =========================
|
| 120 |
st.write("---")
|
| 121 |
+
|
| 122 |
+
st.download_button(
|
| 123 |
+
"📥 Download Dataset",
|
| 124 |
+
df.to_csv(index=False),
|
| 125 |
+
"fastfood.csv",
|
| 126 |
+
"text/csv"
|
| 127 |
+
)
|