Update app.py

app.py

@@ -13,33 +13,39 @@ TALIB_PATTERNS = sorted([name for name in dir(talib) if name.startswith("CDL")])
 def clean_ohlc(df):
     """
     OHLC verisini TA-Lib için temizle:
-    - Open/High/Low/Close sütunlarını numeric'e çevir
-    - NaN içeren satırları at
-    - Index'in DatetimeIndex olduğundan emin ol
+    - Sütun isimlerini normalize eder (büyük-küçük farkı önemsiz)
+    - Open/High/Low/Close sütunlarını numeric'e çevirir
+    - NaN içeren satırları atar
+    - Index'i DatetimeIndex'e çevirir
     """
-    required_cols = ['Open', 'High', 'Low', 'Close']
-    # Bazı veri setlerinde sütun isimleri farklı olabilir; garanti için küçük harfle kontrol etme istersen ekle
-    for c in required_cols:
-        if c not in df.columns:
-            raise ValueError(f"Veri setinde required sütun yok: {c}")
-
-    # Numeric dönüşümü (virgüllü string gibi durumlar için)
-    df[required_cols] = df[required_cols].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
-    # Eksik OHLC içeren satırları at
-    df = df.dropna(subset=required_cols).copy()
+    # Tüm sütun adlarını lowercase yap
+    df.columns = [c.lower() for c in df.columns]
+
+    # bazen 'adj close' falan da gelir, onları göz ardı ediyoruz
+    required = ['open', 'high', 'low', 'close']
+    for col in required:
+        if col not in df.columns:
+            raise ValueError(f"Veri setinde '{col}' sütunu yok. Mevcut: {list(df.columns)}")
+
+    # sadece gerekli sütunları al
+    df = df[required].copy()
+
+    # numeric dönüşüm
+    df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
+
+    # eksikleri at
+    df = df.dropna(subset=required)
+
+    # index datetime değilse düzelt
     if not isinstance(df.index, pd.DatetimeIndex):
-        # Eğer index Date sütunu varsa onu index yap
-        if 'Date' in df.columns:
-            try:
-                df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
-                df = df.set_index('Date')
-            except Exception:
-                pass
-    # Son kontrol
+        df.index = pd.to_datetime(df.index, errors='coerce')
+        df = df.dropna(subset=['open', 'high', 'low', 'close'])
+
     if len(df) == 0:
         raise ValueError("Veri temizlendikten sonra boş kaldı.")
     return df
 
+
 def find_candlestick_patterns(df, pattern_name):
     """
     Verilen formasyon adını kullanarak grafikte işaretleme yapan fonksiyon.