eda.py

import streamlit as st
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.express as px
from PIL import Image

def run():
    # Membuat judul
    st.title('Credit Card Default')

    # Membuat Sub Header
    st.header('EDA untuk Analisa Dataset Credit Card Default', divider='gray')

    # Menambahkan Gambar
    image = Image.open('image.png')
    st.image(image, caption = 'Credit Card Default', channels='RGB')

    # Menambahkan Divider
    st.divider()

    # Menampilkan Dataframe
    st.header('Dataframe', divider='gray')
    data = pd.read_csv('dataset.csv')
    st.dataframe(data)
    st.divider()

    # Membuat Bar Plot 1
    st.write('#### Hubungan Jenis Kelamin dengan Gagal Bayar')
    fig = plt.figure(figsize=(12,8))
    sns.barplot(x='sex', y='default_payment_next_month', data=data)
     
    # Menambah Title dan Label
    plt.title('Hubungan Jenis Kelamin dengan Gagal Bayar')
    plt.xlabel('Jenis Kelamin')
    plt.ylabel('Gagal Bayar')

    # Menampilkan Plot
    plt.tight_layout()
    st.pyplot(fig)
    
    # Keterangan
    plot1 = '''Keterangan : 
    1 = Pria
    2 = Wanita'''
    st.markdown(plot1)
    st.divider()


    # Membuat Bar Plot 2
    st.write('#### Hubungan Tingkat Pendidikan dengan Gagal Bayar')
    fig = plt.figure(figsize=(12,8))
    sns.barplot(x='education_level', y='default_payment_next_month', data=data)
     
    # Menambah Title dan Label
    plt.title('Hubungan Status Pernikahan dengan Gagal Bayar')
    plt.xlabel('Status Pernikahan')
    plt.ylabel('Gagal Bayar')

    # Menampilkan Plot
    plt.tight_layout()
    st.pyplot(fig)
    
    # Keterangan
    plot2 = '''Keterangan : 
    1 = Graduate School, 2 = University, 3 = High School, 4 = Tidak Menjawab'''
    st.markdown(plot2)
    st.divider()


    # Membuat Bar Plot 3
    st.write('#### Hubungan Status Pernikahan dengan Gagal Bayar')
    fig = plt.figure(figsize=(12,8))
    sns.barplot(x='marital_status', y='default_payment_next_month', data=data)
     
    # Menambah Title dan Label
    plt.title('Hubungan Status Pernikahan dengan Gagal Bayar')
    plt.xlabel('Status Pernikahan')
    plt.ylabel('Gagal Bayar')

    # Menampilkan Plot
    plt.tight_layout()
    st.pyplot(fig)
    
     # Keterangan
    plot3 = '''Keterangan : 
    1 = Menikah, 2 = Belum Menikah, 3 = Tidak Menjawab'''
    st.markdown(plot3)
    st.divider()
    

    # Membuat Bar Plot 4
    st.write('#### Status Pembayaran')
    fig = plt.figure(figsize=(12,8))
    sns.countplot(x='default_payment_next_month', data=data)
     
    # Menambahkan label Sumbu dan judul
    plt.xlabel('Status Pembayaran')
    plt.ylabel('Count')
    plt.title('Kemungkinan Nasabah Mengalami Kegagalan Pembayaran')

    # Menampilkan Plot
    plt.tight_layout()
    st.pyplot(fig)
    
    # Keterangan
    plot4 = '''Keterangan : 
    0 = Membayar Tagihan, 1 = Gagal Membayar Tagihan'''
    st.markdown(plot4)
    st.divider()


if __name__ == '__main__':
    run()