Update app.py

app.py

@@ -21,18 +21,29 @@ st.title("Прогнозирование цены автомобиля")
 inputs = {}
 
 # Выбор бренда
+unique_brands = df['brand'].unique()
 selected_brand = st.selectbox("Выберите бренд авто", unique_brands)
 
 # Выбор модели в зависимости от бренда
-selected_model = st.selectbox("Выберите модель авто", brand_model_mapping[selected_brand])
+selected_model = st.selectbox("Выберите модель авто", df[df['brand'] == selected_brand]['model'].unique())
 
 inputs['brand'] = selected_brand
 inputs['model'] = selected_model
 
+# Получаем числовые и категориальные столбцы из вашего DataFrame
+categorical_columns = ['brand', 'model', 'поколение', 'тип продавца', 'состояние',
+                        'модификация', 'тип двигателя', 'коробка передач', 'привод',
+                        'комплектация', 'тип кузова', 'цвет', 'авито оценка']
+
+numerical_columns = ['год выпуска', 'пробег', 'объем двигателя']
+
 # Остальные окошки для ввода параметров
-inputs['год выпуска'] = st.number_input("Введите значение для года выпуска")
-inputs['пробег'] = st.number_input("Введите значение для пробега")
-inputs['объем двигателя'] = st.number_input("Введите значение для объема двигателя")
+for column in df.columns:
+    if column not in ['brand', 'model']:
+        if column in numerical_columns:
+            inputs[column] = st.number_input(f"Введите значение для {column}")
+        elif column in categorical_columns:
+            inputs[column] = st.selectbox(f"Выберите значение для {column}", df[column].unique())
 
 # Кнопка для запуска предсказания
 if st.button("Предсказать цену"):
@@ -45,6 +56,7 @@ if st.button("Предсказать цену"):
     # Вывод результатов
     st.write(f"Прогнозируемая цена авто: {predicted_price} руб.")
 
+
     # # Расчет важности фичей с использованием SHAP
     # explainer = shap.TreeExplainer(final_model)
     # shap_values = explainer.shap_values(input_data)