Update app.py

app.py

@@ -106,10 +106,11 @@ def create_slicers(data):
             )
 
 def apply_slicers(data):
+    filtered_data = data.copy()
     for col, selected_values in st.session_state.slicers.items():
         if selected_values:
-            data = data[data[col].isin(selected_values)]
-    return data
+            filtered_data = filtered_data[filtered_data[col].isin(selected_values)]
+    return filtered_data
 
 def plot_correlation_heatmap(data):
     corr = data[st.session_state.numeric_columns].corr()
@@ -150,43 +151,46 @@ def plot_scatter_with_regression(data, x_var, y_var):
     st.write(f"상관계수: {r_value:.4f}")
     st.write(f"p-value: {p_value:.4f}")
     st.write(f"표준 오차: {std_err:.4f}")
-
-def perform_analysis():
-    st.header("탐색적 데이터 분석")
     
-    # 슬라이서 생성 및 적용
-    create_slicers(st.session_state.processed_data)
-    filtered_data = apply_slicers(st.session_state.processed_data)
-    
-    # 요약 통계
-    st.write("요약 통계:")
-    st.write(filtered_data.describe())
+def perform_analysis():
+    if st.session_state.processed_data is not None and not st.session_state.processed_data.empty:
+        st.header("탐색적 데이터 분석")
+        
+        # 슬라이서 생성 및 적용
+        create_slicers(st.session_state.processed_data)
+        filtered_data = apply_slicers(st.session_state.processed_data)
+        
+        # 요약 통계
+        st.write("요약 통계:")
+        st.write(filtered_data.describe())
 
-    # 상관관계 히트맵
-    st.subheader("상관관계 히트맵")
-    plot_correlation_heatmap(filtered_data)
-    
-    # 사용자가 선택한 두 변수에 대한 산점도 및 회귀 분석
-    st.subheader("두 변수 간의 관계 분석")
-    st.session_state.x_var = st.selectbox("X축 변수 선택", options=st.session_state.numeric_columns, key='x_var')
-    st.session_state.y_var = st.selectbox("Y축 변수 선택", options=[col for col in st.session_state.numeric_columns if col != st.session_state.x_var], key='y_var')
+        # 상관관계 히트맵
+        st.subheader("상관관계 히트맵")
+        plot_correlation_heatmap(filtered_data)
+        
+        # 사용자가 선택한 두 변수에 대한 산점도 및 회귀 분석
+        st.subheader("두 변수 간의 관계 분석")
+        st.session_state.x_var = st.selectbox("X축 변수 선택", options=st.session_state.numeric_columns, key='x_var')
+        st.session_state.y_var = st.selectbox("Y축 변수 선택", options=[col for col in st.session_state.numeric_columns if col != st.session_state.x_var], key='y_var')
 
-    if st.session_state.x_var and st.session_state.y_var:
-        plot_scatter_with_regression(filtered_data, st.session_state.x_var, st.session_state.y_var)
+        if st.session_state.x_var and st.session_state.y_var:
+            plot_scatter_with_regression(filtered_data, st.session_state.x_var, st.session_state.y_var)
 
-    st.session_state.analysis_performed = True
+        st.session_state.analysis_performed = True
+    else:
+        st.warning("분석할 데이터가 없습니다. 데이터를 먼저 로드하고 전처리해주세요.")
 
 def main():
     st.title("인터랙티브 EDA 툴킷")
     
     manage_session_state()
 
-    if not st.session_state.data:
+    if st.session_state.data is None:
         data_input_method = st.radio("데이터 입력 방법 선택:", ("파일 업로드", "수동 입력"), key="data_input_method")
         
         if data_input_method == "파일 업로드":
             uploaded_file = st.file_uploader("CSV, XLS, 또는 XLSX 파일을 선택하세요", type=["csv", "xls", "xlsx"], key="file_uploader")
-            if uploaded_file:
+            if uploaded_file is not None:
                 st.session_state.data = load_data(uploaded_file)
         else:
             st.session_state.data = manual_data_entry()