analysis_dashboard.py

import os

import pandas as pd
import streamlit as st
from dotenv import load_dotenv
from streamlit_option_menu import option_menu

from streamlit_utils import (
    display_data_summary,
    display_data_tab,
    make_answer_distribution_fig,
    make_choices_distribution_fig,
    make_column_length_distribution_fig,
    make_total_length_distribution_fig,
)

if __name__ == "__main__":

    # 페이지 기본 설정
    st.set_page_config(page_title="Data Analysis Dashboard", layout="wide", page_icon="📊")

    # 사이드바 메뉴 설정
    with st.sidebar:
        st.title("Analysis Dashboard")
        selected = option_menu(
            "Main Menu", ["Home", "Compare"], icons=["house", "arrows-expand"], menu_icon="menu", default_index=0
        )
    load_dotenv()

    # HOME 탭
    if selected == "Home":
        st.title("📊 Data Analysis")
        uploaded_file = st.sidebar.file_uploader("Upload a CSV file for analysis", type="csv")
        experiment_file = st.sidebar.file_uploader("Upload a experiment result CSV file for analysis", type="csv")
        tab1, tab2, tab3, tab4, tab5 = st.tabs(
            ["📊 데이터 개요", "🔍 데이터 탐색", "🔬 실험 데이터", "📈 데이터 분포", "💯 선다 확인"]
        )
        if uploaded_file:
            df = pd.read_csv(uploaded_file)
        else:
            # 첨부 파일이 없으면 기본적으로 설정한 학습 데이터에 대한 분석을 출력합니다.
            # .env에서 STREAMLIT_DATA_PATH, STREAMLIT_EXPERIMENT_DATA_PATH에 각각 학습 데이터, 실험 데이터를 설정하세요.
            df = pd.read_csv(os.getenv("STREAMLIT_DATA_PATH"))
        if experiment_file:
            exp_df = pd.read_csv(experiment_file)
        else:
            exp_df = pd.read_csv(os.getenv("STREAMLIT_EXPERIMENT_DATA_PATH"))

        # 데이터 요약
        with tab1:
            display_data_summary(df)

        # 개별 데이터 접근
        with tab2:
            display_data_tab(df, "tab2")

        # 실험 데이터 확인
        with tab3:
            display_data_tab(exp_df, "tab3")

        # 분포 확인
        with tab4:
            st.subheader("데이터프레임 선택")
            option = st.selectbox(
                "분석할 데이터프레임을 선택하세요:", ("Train data", "Experiment data"), key="tab4_selectbox"
            )

            if option == "Train data":
                selected_df = df
            else:
                selected_df = exp_df

            st.subheader("컬럼 별 데이터 길이 분포")
            st.pyplot(make_column_length_distribution_fig(selected_df))

            st.subheader("전체 유효 컬럼 데이터 길이 분포")
            st.pyplot(make_total_length_distribution_fig(selected_df))

        # 선다 확인
        with tab5:
            st.subheader("데이터프레임 선택")
            option = st.selectbox(
                "분석할 데이터프레임을 선택하세요:", ("Train data", "Experiment data"), key="tab5_selectbox"
            )

            if option == "Train data":
                selected_df = df
            else:
                selected_df = exp_df

            st.subheader("선다 확인")
            st.pyplot(make_choices_distribution_fig(selected_df))

            st.subheader("정답 분포 확인")
            # answer 열이 있는 경우 정답 분포를 표출, 없는 경우 warning을 표출합니다.
            if "answer" in selected_df.columns:
                st.pyplot(make_answer_distribution_fig(selected_df))
            else:
                st.warning("'answer' 행이 데이터 셋 내에 존재하지 않습니다!")

    elif selected == "Compare":
        st.title("🆚 Compare Datasets")