app.py

import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
from io import StringIO
import openpyxl
import matplotlib.font_manager as fm
from scipy import stats
import os

# 한글 폰트 설정
def set_font():
    font_path = "Pretendard-Bold.ttf"  # 실제 폰트 파일 경로로 변경해주세요
    fm.fontManager.addfont(font_path)
    return {'font.family': 'Pretendard-Bold', 'axes.unicode_minus': False}

# 폰트 설정을 가져옵니다
font_settings = set_font()

# 세션 상태 초기화 및 관리
def manage_session_state():
    if 'data' not in st.session_state:
        st.session_state.data = None
    if 'processed_data' not in st.session_state:
        st.session_state.processed_data = None
    if 'numeric_columns' not in st.session_state:
        st.session_state.numeric_columns = []
    if 'categorical_columns' not in st.session_state:
        st.session_state.categorical_columns = []
    if 'x_var' not in st.session_state:
        st.session_state.x_var = None
    if 'y_var' not in st.session_state:
        st.session_state.y_var = None
    if 'slicers' not in st.session_state:
        st.session_state.slicers = {}
    if 'analysis_performed' not in st.session_state:
        st.session_state.analysis_performed = False
    if 'filtered_data' not in st.session_state:
        st.session_state.filtered_data = None


SAMPLE_DATA_FILES = [
    {"name": "과목별 노력과 성취도", "file": "subject.xlsx"},
    {"name": "채점", "file": "score.xlsx"},
    {"name": "출석일수와 성적", "file": "attendance.xlsx"}
]

def load_sample_data(file_name):
    # 예시 데이터 파일 경로
    file_path = os.path.join("sample_data", file_name)
    if file_name.endswith('.csv'):
        return pd.read_csv(file_path)
    elif file_name.endswith(('.xls', '.xlsx')):
        return pd.read_excel(file_path)
    else:
        st.error("지원되지 않는 파일 형식입니다.")
        return None
        
# 데이터 로드
@st.cache_data
def load_data(file):
    file_extension = file.name.split('.')[-1].lower()
    if file_extension == 'csv':
        data = pd.read_csv(file)
    elif file_extension in ['xls', 'xlsx']:
        data = pd.read_excel(file)
    else:
        st.error("지원되지 않는 파일 형식입니다. CSV, XLS, 또는 XLSX 파일을 업로드해주세요.")
        return None
    
    # 빈 열 이름에 기본값 부여
    if data.columns.isnull().any():
        data.columns = [f'Column_{i+1}' if pd.isnull(col) else col for i, col in enumerate(data.columns)]
    
    return data

def manual_data_entry():
    col_names = st.text_input("열 이름을 쉼표로 구분하여 입력하세요:", key="manual_col_names").split(',')
    col_names = [name.strip() for name in col_names if name.strip()]
    
    if col_names:
        num_rows = st.number_input("초기 행의 수를 입력하세요:", min_value=1, value=5, key="manual_num_rows")
        data = pd.DataFrame(columns=col_names, index=range(num_rows))
        
        edited_data = st.data_editor(data, num_rows="dynamic", key="manual_data_editor")
        
        return edited_data
    return None

def preprocess_data(data):
    # 데이터 타입 추론 및 변환
    for column in data.columns:
        if data[column].dtype == 'object':
            try:
                # NaN 값을 무시하고 숫자로 변환 시도
                numeric_converted = pd.to_numeric(data[column], errors='coerce')
                # 모든 값이 NaN이 아니라면 변환된 열을 사용
                if not numeric_converted.isna().all():
                    data[column] = numeric_converted
                    st.write(f"'{column}' 열을 숫자형으로 변환했습니다.")
            except:
                st.write(f"'{column}' 열은 범주형으로 유지됩니다.")

    # 결측치 처리 (기존 코드 유지)
    if data.isnull().sum().sum() > 0:
        st.write("결측치 처리:")
        for column in data.columns:
            if data[column].isnull().sum() > 0:
                method = st.selectbox(f"{column} 열의 처리 방법 선택:", 
                                      ["제거", "평균으로 대체", "중앙값으로 대체", "최빈값으로 대체"],
                                      key=f"missing_{column}")
                if method == "제거":
                    data = data.dropna(subset=[column])
                elif method == "평균으로 대체":
                    if pd.api.types.is_numeric_dtype(data[column]):
                        data[column].fillna(data[column].mean(), inplace=True)
                    else:
                        st.warning(f"{column} 열은 숫자형이 아니어서 평균값으로 대체할 수 없습니다.")
                elif method == "중앙값으로 대체":
                    if pd.api.types.is_numeric_dtype(data[column]):
                        data[column].fillna(data[column].median(), inplace=True)
                    else:
                        st.warning(f"{column} 열은 숫자형이 아니어서 중앙값으로 대체할 수 없습니다.")
                elif method == "최빈값으로 대체":
                    data[column].fillna(data[column].mode()[0], inplace=True)
    
    # 숫자형 열과 범주형 열 분리
    st.session_state.numeric_columns = data.select_dtypes(include=['float64', 'int64']).columns.tolist()
    st.session_state.categorical_columns = data.select_dtypes(exclude=['float64', 'int64']).columns.tolist()
    
    return data

def update_filtered_data():
    st.session_state.filtered_data = apply_slicers(st.session_state.processed_data)

def create_slicers(data):
    for col in st.session_state.categorical_columns:
        if data[col].nunique() <= 10:
            st.session_state.slicers[col] = st.multiselect(
                f"{col} 선택", 
                options=sorted(data[col].unique()), 
                default=sorted(data[col].unique()),
                key=f"slicer_{col}",
                on_change=update_filtered_data
            )

def apply_slicers(data):
    filtered_data = data.copy()
    for col, selected_values in st.session_state.slicers.items():
        if selected_values:
            filtered_data = filtered_data[filtered_data[col].isin(selected_values)]
    return filtered_data

def plot_correlation_heatmap(data):
    numeric_data = data[st.session_state.numeric_columns]
    if not numeric_data.empty:
        corr = numeric_data.corr()
        fig = px.imshow(corr, color_continuous_scale='RdBu_r', zmin=-1, zmax=1)
        fig.update_layout(title='상관관계 히트맵')
        st.plotly_chart(fig)
    else:
        st.warning("상관관계 히트맵을 그릴 수 있는 숫자형 열이 없습니다.")

def plot_scatter_with_regression(data, x_var, y_var):
    fig = px.scatter(data, x=x_var, y=y_var, color='반' if '반' in data.columns else None)
    
    # 회귀선 추가
    x = data[x_var]
    y = data[y_var]
    slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x, y)
    line_x = np.array([x.min(), x.max()])
    line_y = slope * line_x + intercept
    fig.add_trace(go.Scatter(x=line_x, y=line_y, mode='lines', name='회귀선'))
    
    r_squared = r_value ** 2
    fig.update_layout(
        title=f'{x_var}와 {y_var}의 관계 (R-squared: {r_squared:.4f})',
        xaxis_title=x_var,
        yaxis_title=y_var,
        annotations=[
            dict(
                x=0.5,
                y=1.05,
                xref='paper',
                yref='paper',
                text=f'R-squared: {r_squared:.4f}',
                showarrow=False,
            )
        ]
    )
    st.plotly_chart(fig)
    
    # 추가 통계 정보
    st.write(f"상관계수: {r_value:.4f}")
    st.write(f"p-value: {p_value:.4f}")
    st.write(f"표준 오차: {std_err:.4f}")

def perform_analysis():
    if st.session_state.filtered_data is None:
        st.session_state.filtered_data = st.session_state.processed_data.copy()
    
    st.header("탐색적 데이터 분석")
    
    # 슬라이서 생성
    create_slicers(st.session_state.processed_data)
    
    # 요약 통계
    st.write("요약 통계:")
    st.write(st.session_state.filtered_data.describe())

    # 상관관계 히트맵
    st.subheader("상관관계 히트맵")
    plot_correlation_heatmap(st.session_state.filtered_data)
    
    # 사용자가 선택한 두 변수에 대한 산점도 및 회귀 분석
    st.subheader("두 변수 간의 관계 분석")
    x_var = st.selectbox("X축 변수 선택", options=st.session_state.numeric_columns, key='x_var')
    y_var = st.selectbox("Y축 변수 선택", options=[col for col in st.session_state.numeric_columns if col != x_var], key='y_var')

    if x_var and y_var:
        plot_scatter_with_regression(st.session_state.filtered_data, x_var, y_var)

def main():
    st.title("인터랙티브 EDA 툴킷")
    
    manage_session_state()

    if st.session_state.data is None:
        data_input_method = st.radio("데이터 입력 방법 선택:", ("파일 업로드", "예시 데이터 사용", "수동 입력"), key="data_input_method")
        
        if data_input_method == "파일 업로드":
            uploaded_file = st.file_uploader("CSV, XLS, 또는 XLSX 파일을 선택하세요", type=["csv", "xls", "xlsx"], key="file_uploader")
            if uploaded_file is not None:
                st.session_state.data = load_data(uploaded_file)
        elif data_input_method == "예시 데이터 사용":
            sample_choice = st.selectbox(
                "예시 데이터 선택",
                options=[sample["name"] for sample in SAMPLE_DATA_FILES],
                format_func=lambda x: x
            )
            if st.button("선택한 예시 데이터 로드"):
                selected_file = next(sample["file"] for sample in SAMPLE_DATA_FILES if sample["name"] == sample_choice)
                st.session_state.data = load_sample_data(selected_file)
        else:
            st.session_state.data = manual_data_entry()

    if st.session_state.data is not None:
        st.subheader("열 이름 수정")
        st.write("열 이름을 확인하고 필요한 경우 수정하세요:")
        
        # 열 이름 편집을 위한 데이터프레임 생성
        column_names = pd.DataFrame({'현재 열 이름': st.session_state.data.columns})
        edited_column_names = st.data_editor(
            column_names,
            num_rows="fixed",
            key="column_name_editor",
            column_config={
                "현재 열 이름": st.column_config.TextColumn(
                    "열 이름",
                    help="새로운 열 이름을 입력하세요",
                    max_chars=50
                )
            }
        )
        
        # 수정된 열 이름 적용
        st.session_state.data.columns = edited_column_names['현재 열 이름']

        st.subheader("데이터 미리보기 및 수정")
        st.write("데이터를 확인하고 필요한 경우 수정하세요:")
        
        edited_data = st.data_editor(
            st.session_state.data,
            num_rows="dynamic",
            key="main_data_editor"  # 여기서 키를 변경했습니다
        )
        
        if st.button("데이터 분석 시작", key="start_analysis") or st.session_state.analysis_performed:
            if not st.session_state.analysis_performed:
                st.session_state.processed_data = preprocess_data(edited_data)
                st.session_state.analysis_performed = True
            perform_analysis()

if __name__ == "__main__":
    main()