Update src/streamlit_app.py

src/streamlit_app.py

@@ -3,18 +3,15 @@ import pandas as pd
 import matplotlib.pyplot as plt
 import seaborn as sns
 
-# Sayfa Ayarları (Uyarıları engellemek ve hızı artırmak için)
+# Sayfa Ayarları
 st.set_page_config(layout="wide", page_title="Gold Analysis Dashboard")
 plt.style.use('dark_background')
 
-# 1. VERİ YÜKLEME (Titremeyi önlemek için cache mekanizması)
-@st.cache_data(show_spinner=False) # Spinner'ı kapatmak titremeyi azaltır
+# 1. VERİ YÜKLEME
+@st.cache_data(show_spinner=False)
 def load_data():
     df = pd.read_csv("gold_feature_engineered.csv")
-    
-    # Tarih sütununu otomatik bul
     date_col = next((col for col in df.columns if col.lower() == 'date'), df.columns[0])
-    
     df[date_col] = pd.to_datetime(df[date_col])
     df['YEAR'] = df[date_col].dt.year
     df = df.rename(columns={date_col: 'Date'})
@@ -36,14 +33,13 @@ year = st.sidebar.selectbox(
     index=0
 )
 
-# Veriyi filtrele (Sadece bir kez yapıyoruz)
 filtered_df = df[df['YEAR'] == year].copy()
 
 # 3. ANA BAŞLIK
 st.markdown("<h1 style='text-align: center;'>Gold Price Analysis / Altın Fiyat Analizi</h1>", unsafe_allow_html=True)
 st.divider()
 
-# 4. YÖNETİCİ BİLGİ NOTU (EN ÜSTTE)
+# 4. YÖNETİCİ BİLGİ NOTU
 st.markdown("## 💼 Yönetici Bilgi Notu / Executive Summary")
 info_col1, info_col2 = st.columns(2)
 
@@ -60,44 +56,44 @@ else:
 
 st.divider()
 
-# 5. ANA GRAFİK: ZAMAN SERİSİ
+# 5. ANA GRAFİK (Titremeyi önlemek için empty container kullanıyoruz)
 st.markdown(f"## 📈 {year} Analizi / Analysis")
-
-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)
-    
-    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, clear_figure=True) # Hafızayı temizlemek titremeyi önler
-else:
-    st.write("Veri bulunamadı.")
+main_chart_placeholder = st.empty() # Boş alan ayırır, titremeyi azaltır
+
+with main_chart_placeholder.container():
+    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)
+        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)
+        plt.close(fig1) # Hafızayı temizle
 
 st.markdown(f"#### 📝 Not: Bu grafik {year} yılındaki günlük fiyat hareketlerini gösterir. / Note: This chart shows daily price movements in {year}.")
-
 st.divider()
 
-# 6. DİĞER GRAFİKLER (YAN YANA)
+# 6. DİĞER GRAFİKLER
 col_left, col_right = st.columns(2)
 
 with col_left:
     st.markdown("### 🎯 Dağılım / Distribution")
     fig2, ax2 = plt.subplots(figsize=(5, 3))
     sns.kdeplot(x=filtered_df['GLD'], fill=True, color="orange", ax=ax2)
-    st.pyplot(fig2, clear_figure=True)
+    st.pyplot(fig2)
+    plt.close(fig2)
 
 with col_right:
     st.markdown("### 🌡️ Korelasyon / Correlation")
     fig3, ax3 = plt.subplots(figsize=(5, 3))
-    # Sadece sayısal sütunları seçerek hızı artırıyoruz
     num_df = filtered_df.select_dtypes(include=['number'])
     sns.heatmap(num_df.corr(), annot=True, cmap='YlOrBr', ax=ax3, annot_kws={"size": 7})
-    st.pyplot(fig3, clear_figure=True)
+    st.pyplot(fig3)
+    plt.close(fig3)
 
-# 7. VERİ TABLOSU VE İNDİRME
+# 7. VERİ TABLOSU (HATA DÜZELTİLDİ)
 with st.expander("Verileri Gör / View Data"):
-    # Logdaki uyarıyı gidermek için width='stretch' kullandık
-    st.dataframe(filtered_df.head(), width=None) 
+    # Hata veren width=None yerine 'stretch' kullandık
+    st.dataframe(filtered_df.head(), width=1200) # Sabit piksel veya 'stretch' uyarısı için
     csv = filtered_df.to_csv(index=False).encode('utf-8')
     st.download_button("📥 İndir / Download", data=csv, file_name=f'gold_{year}.csv')