Mail_Analyser_2 / app.py
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import streamlit as st
from utils import csv_analysieren
import pandas as pd
from huggingface_hub import login
# Seitenkonfiguration
st.set_page_config(page_title="CSV Analysierer", layout="wide")
# Initialisierung des Sitzungsstatus, falls erforderlich
if 'initialisiert' not in st.session_state:
login(st.secrets["mail"])
st.session_state.initialisiert = True
st.title("CSV 067 Analysierer | CSV-Dateianalyse")
st.header("Laden Sie hier Ihre CSV-Datei hoch:")
# CSV-Datei-Upload
datei = st.file_uploader("CSV-Datei hochladen", type="csv")
frage = st.text_area("Geben Sie Ihre Frage zu den Daten ein")
if datei is not None:
try:
# CSV einlesen mit Fehlerbehandlung
df = pd.read_csv(datei)
st.success("✅ CSV-Datei erfolgreich geladen!")
# DataFrame-Informationen
st.subheader("Dateninformationen:")
spalte1, spalte2 = st.columns(2)
with spalte1:
st.write(f"Anzahl der Zeilen: {len(df)}")
with spalte2:
st.write(f"Anzahl der Spalten: {len(df.columns)}")
# Analyse-Button
if st.button("📊 Analysieren"):
if not frage:
st.warning("⚠️ Bitte geben Sie eine Frage für die Analyse ein.")
else:
with st.spinner("🔄 Analyse läuft..."):
try:
ergebnis = csv_analysieren(df, frage)
# Statistische Ergebnisse anzeigen
st.subheader("Analyseergebnisse:")
st.write(ergebnis)
except Exception as e:
st.error(f"❌ Fehler bei der Analyse: {str(e)}")
except Exception as e:
st.error(f"❌ Fehler beim Lesen der Datei: {str(e)}")
st.write("Stellen Sie sicher, dass die Datei ein gültiges CSV-Format hat.")