Update app.py

app.py

@@ -9,6 +9,9 @@ import matplotlib.font_manager as fm
 from scipy import stats
 import os
 
+#사이즈 크게
+st.set_page_config(layout="wide")
+
 # 한글 폰트 설정
 def set_font():
     font_path = "Pretendard-Bold.ttf"  # 실제 폰트 파일 경로로 변경해주세요
@@ -39,6 +42,18 @@ def manage_session_state():
     if 'filtered_data' not in st.session_state:
         st.session_state.filtered_data = None
 
+def reset_session_state():
+    # 세션 상태 초기화
+    st.session_state.data = None
+    st.session_state.processed_data = None
+    st.session_state.filtered_data = None
+    st.session_state.numeric_columns = []
+    st.session_state.categorical_columns = []
+    st.session_state.x_var = None
+    st.session_state.y_var = None
+    st.session_state.slicers = {}
+    st.session_state.analysis_performed = False
+    
 
 SAMPLE_DATA_FILES = [
     {"name": "과목별 노력과 성취도", "file": "subject.xlsx"},
@@ -204,23 +219,39 @@ def perform_analysis():
     
     # 슬라이서 생성
     create_slicers(st.session_state.processed_data)
-    
-    # 요약 통계
-    st.write("요약 통계:")
-    st.write(st.session_state.filtered_data.describe())
 
-    # 상관관계 히트맵
-    st.subheader("상관관계 히트맵")
-    plot_correlation_heatmap(st.session_state.filtered_data)
+    # 데이터가 변경될 때마다 필터링된 데이터 업데이트
+    st.session_state.filtered_data = apply_slicers(st.session_state.processed_data)
+
+    # 2열 레이아웃 생성
+    col1, col2 = st.columns(2)
+
+
+    with col1:
+        
+        # 요약 통계
+        st.write("요약 통계:")
+        st.write(st.session_state.filtered_data.describe())
     
-    # 사용자가 선택한 두 변수에 대한 산점도 및 회귀 분석
-    st.subheader("두 변수 간의 관계 분석")
-    x_var = st.selectbox("X축 변수 선택", options=st.session_state.numeric_columns, key='x_var')
-    y_var = st.selectbox("Y축 변수 선택", options=[col for col in st.session_state.numeric_columns if col != x_var], key='y_var')
+        # 상관관계 히트맵
+        st.subheader("상관관계 히트맵")
+        plot_correlation_heatmap(st.session_state.filtered_data)
 
-    if x_var and y_var:
-        plot_scatter_with_regression(st.session_state.filtered_data, x_var, y_var)
+    with col2:
+        
+        # 사용자가 선택한 두 변수에 대한 산점도 및 회귀 분석
+        st.subheader("두 변수 간의 관계 분석")
+        x_var = st.selectbox("X축 변수 선택", options=st.session_state.numeric_columns, key='x_var')
+        y_var = st.selectbox("Y축 변수 선택", options=[col for col in st.session_state.numeric_columns if col != x_var], key='y_var')
+    
+        if x_var and y_var:
+            plot_scatter_with_regression(st.session_state.filtered_data, x_var, y_var)
 
+    # '다른 데이터 분석하기' 버튼 추가
+    if st.button("다른 데이터 분석하기"):
+        reset_session_state()
+        st.experimental_rerun()
+        
 def main():
     st.title("인터랙티브 EDA 툴킷")
     
@@ -246,41 +277,22 @@ def main():
             st.session_state.data = manual_data_entry()
 
     if st.session_state.data is not None:
-        st.subheader("열 이름 수정")
-        st.write("열 이름을 확인하고 필요한 경우 수정하세요:")
-        
-        # 열 이름 편집을 위한 데이터프레임 생성
-        column_names = pd.DataFrame({'현재 열 이름': st.session_state.data.columns})
-        edited_column_names = st.data_editor(
-            column_names,
-            num_rows="fixed",
-            key="column_name_editor",
-            column_config={
-                "현재 열 이름": st.column_config.TextColumn(
-                    "열 이름",
-                    help="새로운 열 이름을 입력하세요",
-                    max_chars=50
-                )
-            }
-        )
-        
-        # 수정된 열 이름 적용
-        st.session_state.data.columns = edited_column_names['현재 열 이름']
-
         st.subheader("데이터 미리보기 및 수정")
         st.write("데이터를 확인하고 필요한 경우 수정하세요:")
         
         edited_data = st.data_editor(
             st.session_state.data,
             num_rows="dynamic",
-            key="main_data_editor"  # 여기서 키를 변경했습니다
+            key="main_data_editor"
         )
         
         if st.button("데이터 분석 시작", key="start_analysis") or st.session_state.analysis_performed:
-            if not st.session_state.analysis_performed:
-                st.session_state.processed_data = preprocess_data(edited_data)
-                st.session_state.analysis_performed = True
+            st.session_state.processed_data = preprocess_data(edited_data)
+            st.session_state.analysis_performed = True
+        
+        if st.session_state.analysis_performed:
             perform_analysis()
 
+
 if __name__ == "__main__":
     main()