Update src/streamlit_app.py

src/streamlit_app.py

@@ -7,22 +7,39 @@ import seaborn as sns
 st.set_page_config(layout="wide", page_title="Gold Analysis Dashboard")
 plt.style.use('dark_background')
 
-# 1. VERİ YÜKLEME (Dosya ismi düzeltildi)
+# 1. VERİ YÜKLEME (Hata Giderilmiş Esnek Versiyon)
 @st.cache_data
 def load_data():
-    # Hugging Face'teki dosya adın tam olarak bu:
+    # Hugging Face'teki dosya adın
     df = pd.read_csv("gold_feature_engineered.csv")
-    df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
-    df['YEAR'] = df['Date'].dt.year
+    
+    # Tarih sütununu bul (date, Date, DATE veya 0. sütun)
+    date_col = None
+    for col in df.columns:
+        if col.lower() == 'date':
+            date_col = col
+            break
+    
+    if date_col is None:
+        date_col = df.columns[0] # Bulamazsa ilk sütunu tarih varsay
+    
+    # Tarih dönüşümü ve Yıl sütunu oluşturma
+    df[date_col] = pd.to_datetime(df[date_col])
+    df['YEAR'] = df[date_col].dt.year
+    
+    # Kodun geri kalanında hata çıkmaması için sütun adını 'Date' yapalım
+    df = df.rename(columns={date_col: 'Date'})
+    
     return df
 
+# Veriyi çek, hata varsa ekrana yazdır
 try:
     df = load_data()
 except Exception as e:
-    st.error(f"Dosya yükleme hatası: {e}")
+    st.error(f"⚠️ Veri yüklenirken bir hata oluştu: {e}")
     st.stop()
 
-# 2. SOL PANEL (SIDEBAR) - TIKLAYARAK SEÇME
+# 2. SOL PANEL (SIDEBAR)
 st.sidebar.markdown("# 📅 Filtreler / Filters")
 years_list = sorted([y for y in df['YEAR'].unique() if y >= 2008])
 
@@ -34,7 +51,7 @@ year = st.sidebar.selectbox(
 
 filtered_df = df[df['YEAR'] == year]
 
-# 3. ANA BAŞLIK (BÜYÜK BOYUT)
+# 3. ANA BAŞLIK
 st.markdown("<h1 style='text-align: center;'>Gold Price Analysis / Altın Fiyat Analizi</h1>", unsafe_allow_html=True)
 st.divider()
 
@@ -55,20 +72,21 @@ else:
 
 st.divider()
 
-# 5. ANA GRAFİK: ZAMAN SERİSİ (KÜÇÜLTÜLMÜŞ)
+# 5. ANA GRAFİK: ZAMAN SERİSİ
 st.markdown(f"## 📈 {year} Analizi / Analysis")
 
-fig1, ax1 = plt.subplots(figsize=(8, 2.5)) 
-ax1.plot(filtered_df['Date'], filtered_df['GLD'], color='gold', linewidth=1.5)
-ax1.fill_between(filtered_df['Date'], filtered_df['GLD'], color='gold', alpha=0.1)
+if not filtered_df.empty:
+    fig1, ax1 = plt.subplots(figsize=(8, 2.5)) 
+    ax1.plot(filtered_df['Date'], filtered_df['GLD'], color='gold', linewidth=1.5)
+    ax1.fill_between(filtered_df['Date'], filtered_df['GLD'], color='gold', alpha=0.1)
 
-# Eksen ayarı (Basıklığı önlemek için veriye odaklanır)
-y_min, y_max = filtered_df['GLD'].min(), filtered_df['GLD'].max()
-ax1.set_ylim(y_min * 0.98, y_max * 1.02)
-
-st.pyplot(fig1)
+    # Odaklanma ayarı
+    y_min, y_max = filtered_df['GLD'].min(), filtered_df['GLD'].max()
+    ax1.set_ylim(y_min * 0.98, y_max * 1.02)
+    st.pyplot(fig1)
+else:
+    st.write("Seçilen yıl için veri bulunamadı.")
 
-# GRAFİK NOTU
 st.markdown(f"#### 📝 Not: Bu grafik {year} yılındaki günlük fiyat hareketlerini gösterir. / Note: This chart shows daily price movements in {year}.")
 
 st.divider()
@@ -85,7 +103,8 @@ with col_left:
 with col_right:
     st.markdown("### 🌡️ Korelasyon / Correlation")
     fig3, ax3 = plt.subplots(figsize=(5, 3))
-    sns.heatmap(filtered_df.corr(numeric_only=True), annot=True, cmap='YlOrBr', ax=ax3, annot_kws={"size": 7})
+    # Sadece sayısal sütunlarla korelasyon
+    sns.heatmap(filtered_df.select_dtypes(include=['number']).corr(), annot=True, cmap='YlOrBr', ax=ax3, annot_kws={"size": 7})
     st.pyplot(fig3)
 
 # 7. VERİ TABLOSU