Update app.py

app.py

@@ -4,89 +4,136 @@ import numpy as np
 import matplotlib.pyplot as plt
 import seaborn as sns
 
-# 1. AYAR: Sayfa Yapılandırması (Sabit)
-st.set_page_config(
-    page_title="Fast Food Nutrition Guide", 
-    layout="wide",
-    initial_sidebar_state="expanded"
-)
+# Sayfa Ayarları
+st.set_page_config(page_title="Fast Food Nutrition Guide", layout="wide")
 
-# 2. AYAR: Veri Yükleme (Cache ile donduruldu - Titremeyi önler)
+# DATA LOAD (CACHE EKLENDİ - TITREME FIX)
 @st.cache_data
-def get_data():
-    try:
-        data = pd.read_csv("Nutrition_Value_Dataset.csv")
-        return data.replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna()
-    except:
-        return None
-
-df = get_data()
-
-# --- SIDEBAR (SOL PANEL GERİ GELDİ) ---
-with st.sidebar:
-    st.title("🏥 Health & Calorie Guide")
-    st.subheader("⚖️ Daily Needs / Günlük İhtiyaç")
-    st.write("- **Women / Kadınlar:** 2,000 kcal\n- **Men / Erkekler:** 2,500 kcal")
-    
-    st.warning("⚠️ **Health Advice:** Fast food is high in sodium and low in nutrients.")
-    
-    st.info("💡 **Quick Tip:** Choose water over soda to save 40-60g of sugar.")
-    
-    st.markdown("---")
-    st.caption("© 2026 Nutrition Analysis Project")
+def load_data():
+    path = "Nutrition_Value_Dataset.csv"
+    df = pd.read_csv(path)
+    df = df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan)
+    df = df.dropna()
+    return df
+
+try:
+    df = load_data()
+except:
+    st.error("CSV file not found! / Veri seti dosyası bulunamadı!")
+    st.stop()
+
+# --- SIDEBAR (SAĞLIK REHBERİ) ---
+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.*
+""")
 
-# --- ANA SAYFA ---
-st.title("🍔 Global Fast Food Nutrition Analysis")
+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.*
+""")
 
-# KRİTİK NOT
+# --- ANA SAYFA BAŞLIK ---
+st.title("🍔 Global Fast Food Nutrition Analysis / Küresel Fast Food Besin Analizi")
+
+# --- TÜKETİCİYE KRİTİK NOT ---
 st.error("### 📢 Important Notice for Consumers / Tüketiciler İçin Önemli Not")
-c_tr, c_en = st.columns(2)
-with c_tr:
+
+col_note_tr, col_note_en = st.columns(2)
+
+with col_note_tr:
     st.markdown("""
-    **Aşağıdaki verilere istinaden şu nedenlerle yemek tüketilmemelidir:**
-    1. **Kalp Sağlığı:** Tansiyon ve damar sertliği riski.
-    2. **Kan Şekeri:** Diyabet tetikleyici.
-    3. **Besin Değeri:** Vitamin ve mineral eksikliği.
-    4. **Obezite Riski:** **Pizza Hut, Burger King, KFC, McDonald’s ve Starbucks** ürünleri kontrolsüz kilo alımına yol açar.
+    **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 -Mcdonalds -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 c_en:
+
+with col_note_en:
     st.markdown("""
-    **Based on data, avoiding these meals is better for health because:**
-    1. **Heart Health:** Risk of high blood pressure.
-    2. **Blood Sugar:** Triggers diabetes risk.
-    3. **Lack of Nutrients:** Empty calorie sources.
-    4. **Obesity Risk:** High calorie products from **Pizza Hut, Burger King, KFC, McDonald’s, and Starbucks** lead to rapid weight gain.
+    **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("---")
 
-# PROJE ÖZETİ (Sabitlendi)
-st.markdown("<h2 style='text-align: center; color: #1E1E1E; font-weight: bold;'>🔍 Bu çalışma, fast food ürünlerinin kalori ve şeker içeriklerini görselleştirerek genel bir sağlık tablosu sunmaktadır.</h2>", unsafe_allow_html=True)
-st.markdown("<p style='text-align: center;'>This study provides a general health overview by visualizing nutritional content.</p>", unsafe_allow_html=True)
+# --- ÖDEV METNİ (BÜYÜTÜLMÜŞ VE KOYULTULMUŞ) ---
+st.markdown("""
+<div style="text-align: center;">
+    <h3 style="color: #1E1E1E; font-weight: bold;">
+        🔍 Bu çalışma, fast food ürünlerinin kalori ve şeker içeriklerini görselleştirerek genel bir sağlık tablosu sunmaktadır.
+    </h3>
+    <h4 style="color: #555555;">
+        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 ---
+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()
+    
+    fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4))
+    sugar_means.plot(kind="bar", color="crimson", ax=ax)
+    plt.xticks(rotation=45, fontsize=8)
+    
+    st.pyplot(fig)
+    plt.close(fig)   # 🔥 TITREME FIX
+
+with c2:
+    st.write("🔥 **Overall Calorie Distribution / Genel Kalori Dağılımı**")
+    
+    fig2, ax2 = plt.subplots(figsize=(6, 4))
+    sns.histplot(df["Energy (kCal)"], bins=20, kde=True, ax=ax2, color="darkorange")
+    
+    st.pyplot(fig2)
+    plt.close(fig2)  # 🔥 TITREME FIX
+
+# --- VERİ TABLOSU ---
+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("---")
 
-# 3. AYAR: Grafikleri Kapsül İçine Al (Fragment ile sadece burası işlenir)
-@st.fragment
-def render_visuals(data):
-    col1, col2 = st.columns(2)
-    with col1:
-        st.write("🍭 **Average Sugar / Ort. Şeker**")
-        fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4))
-        data.groupby("Company")["Sugar (g)"].mean().sort_values().plot(kind="bar", color="crimson", ax=ax)
-        plt.xticks(rotation=45)
-        st.pyplot(fig)
-    with col2:
-        st.write("🔥 **Calorie Distribution / Kalori Dağılımı**")
-        fig2, ax2 = plt.subplots(figsize=(6, 4))
-        sns.histplot(data["Energy (kCal)"], bins=20, kde=True, ax=ax2, color="darkorange")
-        st.pyplot(fig2)
-
-if df is not None:
-    render_visuals(df)
-
-# TABLO
-st.subheader("📋 High-Calorie Products / Yüksek Kalorili Ürünler")
-if df is not None:
-    top_20 = df.sort_values(by="Energy (kCal)", ascending=False).head(20)
-    st.dataframe(top_20[["Company", "Product", "Energy (kCal)", "Sugar (g)", "Protein (g)"]], use_container_width=True)
+st.download_button(
+    "📥 Download Full Dataset / Tüm Veriyi İndir",
+    df.to_csv(index=False),
+    "fastfood_nutrition_final.csv",
+    "text/csv"
+)