Update src/streamlit_app.py

src/streamlit_app.py

@@ -5,72 +5,76 @@ import plotly.express as px
 # Sayfa Ayarları
 st.set_page_config(page_title="World Data Analysis", layout="wide")
 
-# --- SIDEBAR (SOL PANEL) ---
-with st.sidebar:
-    st.header("📊 Analysis Notes / Analiz Notları")
-    
-    # 1. Genel Analiz Notları
-    st.markdown("""
-    **EN:** Analysis shows that developed countries have high GDP and internet usage. It has also been observed that CO2 emissions are high in these countries.
-    
-    **TR:** Analiz sonucunda gelişmiş ülkelerde GDP ve internet kullanımının yüksek olduğu görülmüştür. Aynı zamanda bu ülkelerde CO2 emisyonunun da yüksek olduğu tespit edilmiştir.
-    """)
-    
-    st.divider()
-
-    # 2. GDP SEVİYELERİ AÇIKLAMASI (YENİ EKLEDİĞİMİZ KISIM)
-    st.subheader("🔍 What are GDP Levels? / GDP Seviyeleri Nedir?")
-    st.markdown("""
-    **EN: GDP Categories**
-    * **High:** Global economic leaders with massive industrial output.
-    * **Medium:** Transitioning economies with growing industries.
-    * **Low:** Developing nations with smaller economies.
-
-    **TR: GDP Kategorileri**
-    * **High (Yüksek):** Sanayi üretimi devasa olan, dünya ekonomisine yön veren ülkeler.
-    * **Medium (Orta):** Sanayisi büyümekte olan, geçiş aşamasındaki ekonomiler.
-    * **Low (Düşük):** Ekonomisi daha küçük, gelişmekte olan ülkeler.
-    """)
-
-# --- DATA LOAD ---
+# --- DATA LOAD (Veriyi en başta yüklüyoruz ki sidebar'da kullanabilelim) ---
 @st.cache_data
 def load_data():
+    # Kendi temizlediğin csv dosyan
     df = pd.read_csv("us_pollution_cleaned.csv")
-    # İsimleri Türkçeleştirme ve kısaltma
     df = df.rename(columns={
         'country': 'COUNTRY',
         'GDP: Gross domestic product (million current US$)': 'GDP',
         'CO2 emission estimates (million tons/tons per capita)': 'CO2'
     })
-    # Gruplandırma (Bins değerlerini senin verine göre ayarladım)
+    # Gruplandırma (Senin verine göre optimize edildi)
     df['GDP_LEVEL'] = pd.cut(df['GDP'], bins=[0, 50000, 1000000, 30000000], labels=['Low', 'Medium', 'High'])
     return df
 
 df = load_data()
 
+# --- SIDEBAR (SOL PANEL) ---
+with st.sidebar:
+    st.header("📊 Analysis Notes / Analiz Notları")
+    
+    # 1. Genel Notlar
+    st.markdown("""
+    **EN:** Analysis shows that developed countries have high GDP and internet usage. CO2 emissions are also high in these countries.
+    
+    **TR:** Analiz sonucunda gelişmiş ülkelerde GDP ve internet kullanımının yüksek olduğu görülmüştür. Bu ülkelerde CO2 emisyonu da yüksektir.
+    """)
+    
+    st.divider()
+
+    # 2. GDP SEVİYELERİ VE ÖRNEK ÜLKELER (İstediğin liste burası)
+    st.subheader("🔍 GDP Levels & Examples / Seviyeler ve Örnekler")
+    
+    # High Grubu
+    high_countries = ", ".join(df[df['GDP_LEVEL'] == 'High']['COUNTRY'].head(4).values)
+    st.markdown(f"**🔴 High (Yüksek):** {high_countries}...")
+    st.caption("Leaders with massive industries. / Dev sanayiye sahip liderler.")
+    
+    # Medium Grubu
+    med_countries = ", ".join(df[df['GDP_LEVEL'] == 'Medium']['COUNTRY'].head(4).values)
+    st.markdown(f"**🟡 Medium (Orta):** {med_countries}...")
+    st.caption("Growing economies. / Büyümekte olan ekonomiler.")
+    
+    # Low Grubu
+    low_countries = ", ".join(df[df['GDP_LEVEL'] == 'Low']['COUNTRY'].head(4).values)
+    st.markdown(f"**🟢 Low (Düşük):** {low_countries}...")
+    st.caption("Developing nations. / Gelişmekte olan ülkeler.")
+
 # --- ANA PANEL ---
 st.title("🌍 World Data Analysis Dashboard")
-st.caption("Veri Analizi ve Görselleştirme / Data Analysis and Visualization")
+st.caption("Data Analysis and Visualization / Veri Analizi ve Görselleştirme")
 st.divider()
 
-# 1. HARİTA
+# 1. HARİTA (Map)
 st.subheader("🗺️ World GDP Map / Dünya GSYİH Haritası")
 fig_map = px.choropleth(df, 
     locations="COUNTRY", 
     locationmode="country names",
     color="GDP",
     color_continuous_scale='Viridis',
-    labels={'GDP': 'GSYİH (Milyon $)'}, # Etiketi Türkçeleştirdik
+    labels={'GDP': 'GSYİH (Milyon $)'},
     height=450)
 st.plotly_chart(fig_map, use_container_width=True)
 
 st.divider()
 
-# 2. ALT GRAFİKLER
+# 2. ALT GRAFİKLER (Scatter ve Pie)
 col1, col2 = st.columns(2)
 
 with col1:
-    st.subheader("📊 GDP vs CO2 (Interactive) /GSYİH ve CO2 İlişkisi (Etkileşimli)")
+    st.subheader("📊 GDP vs CO2 (Interactive) / GSYİH ve CO2 İlişkisi")
     fig_scatter = px.scatter(df, x="GDP", y="CO2", 
                              color="GDP_LEVEL", 
                              hover_name="COUNTRY",
@@ -85,4 +89,4 @@ with col2:
                      hole=0.3)
     st.plotly_chart(fig_pie, use_container_width=True)
 
-st.write("✅ Veri temizleme ve görselleştirme başarıyla tamamlandı.")
+st.success("✅ Dashboard successfully loaded. / Panel başarıyla yüklendi.")