Update app.py

app.py

@@ -141,6 +141,142 @@ with gr.Blocks() as demo:
         ihtiyac_output = gr.DataFrame()
         
         filter_ihtiyac_button.click(fn=filter_ihtiyac_data, inputs=[ilce_multiselect_ihtiyac_filter, brans_multiselect_ihtiyac_filter], outputs=[ihtiyac_output, ihtiyac_total_count])
+        
+        # 4. Tab: Branşları Karşılaştırma
+    # 4. Tab: Branşları Karşılaştırma
+    with gr.Tab("Branşları Karşılaştırma"):
+        # İhtiyaç ve norm fazlası veri çerçevelerinde bulunan tüm benzersiz branşları alıyoruz
+        all_branches = sorted(set(df_ihtiyac['branş'].dropna().unique()).union(df_norm['Branşı'].dropna().unique()))
+        brans_multiselect_compare = gr.Dropdown(choices=all_branches, label="Karşılaştırılacak Branşları Seçin", multiselect=True)
+        
+        compare_button = gr.Button("Karşılaştır")
+        compare_output = gr.DataFrame()
+        compare_chart = gr.Image()
+
+        def compare_branches(brans_values):
+            # Seçim yapılmadıysa tüm branşları al
+            selected_branches = brans_values if brans_values else all_branches
+            
+            # Sonuçları toplamak için liste
+            results = []
+            for brans in selected_branches:
+                # İlgili branş için toplam ihtiyaç ve norm fazlası değerlerini al
+                total_needs = df_ihtiyac[df_ihtiyac['branş'] == brans]['ihtiyac'].sum() if brans in df_ihtiyac['branş'].values else 0
+                mazaretli_count = df_norm[(df_norm['Branşı'] == brans) & (df_norm['Açıklamalar'].notna())].shape[0] if brans in df_norm['Branşı'].values else 0
+                mazaretsiz_count = df_norm[(df_norm['Branşı'] == brans) & (df_norm['Açıklamalar'].isna())].shape[0] if brans in df_norm['Branşı'].values else 0
+                
+                # Oran hesaplaması, sıfıra bölme hatasından kaçınmak için kontrol
+                if total_needs > 0:
+                    ratio = (mazaretli_count + mazaretsiz_count) / total_needs
+                else:
+                    ratio = float('nan')  # Toplam ihtiyaç 0 ise oranı NaN olarak ayarla
+                
+                results.append({
+                    'Branş': brans,
+                    'Toplam İhtiyaç': total_needs,
+                    'Norm Fazlası (Mazaretli)': mazaretli_count,
+                    'Norm Fazlası (Mazaretsiz)': mazaretsiz_count,
+                    'Oran': ratio
+                })
+            
+            # Sonuçları DataFrame olarak döndür
+            compare_df = pd.DataFrame(results)
+
+            # Branş sayısı 10'dan fazlaysa grafik çizdirme
+            if len(selected_branches) <= 10:
+                # Çubuk grafik oluşturma
+                fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(10, 6))
+                
+                # İhtiyaç ve norm fazlası verilerini çubuk grafik olarak çiz
+                compare_df.set_index('Branş')[['Toplam İhtiyaç', 'Norm Fazlası (Mazaretli)', 'Norm Fazlası (Mazaretsiz)']].plot(kind='bar', ax=ax1)
+                ax1.set_ylabel("Sayı")
+                ax1.set_xlabel("Branş")
+                ax1.set_title("Branş Bazında İhtiyaç, Norm Fazlası ve Oran Karşılaştırması")
+                plt.xticks(rotation=45, ha="right")
+                
+                # Oran verilerini ikincil bir eksen olarak çiz
+                ax2 = ax1.twinx()
+                ax2.plot(compare_df['Branş'], compare_df['Oran'], color='red', marker='o', linestyle='-', linewidth=2)
+                ax2.set_ylabel("Oran", color='red')
+                ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='red')
+                
+                plt.tight_layout()
+                chart_path = 'branch_comparison_chart.png'
+                plt.savefig(chart_path)
+                plt.close()
+            else:
+                chart_path = None  # Grafik gösterilmeyecek
+            
+            return compare_df, chart_path
+
+        compare_button.click(fn=compare_branches, inputs=[brans_multiselect_compare], outputs=[compare_output, compare_chart])
+    # 5. Tab: İlçeleri Karşılaştırma
+    with gr.Tab("İlçeleri Karşılaştırma"):
+        # İhtiyaç ve norm fazlası veri çerçevelerinde bulunan tüm benzersiz ilçeleri alıyoruz
+        all_districts = sorted(set(df_ihtiyac['ilçe'].dropna().unique()).union(df_norm['İlçe Adı'].dropna().unique()))
+        ilce_multiselect_compare = gr.Dropdown(choices=all_districts, label="Karşılaştırılacak İlçeleri Seçin", multiselect=True)
+        
+        compare_button_ilce = gr.Button("Karşılaştır")
+        compare_output_ilce = gr.DataFrame()
+        compare_chart_ilce = gr.Image()
+
+        def compare_districts(ilce_values):
+            # Seçim yapılmadıysa tüm ilçeleri al
+            selected_districts = ilce_values if ilce_values else all_districts
+            
+            # Sonuçları toplamak için liste
+            results = []
+            for ilce in selected_districts:
+                # İlgili ilçe için toplam ihtiyaç ve norm fazlası değerlerini al
+                total_needs = df_ihtiyac[df_ihtiyac['ilçe'] == ilce]['ihtiyac'].sum() if ilce in df_ihtiyac['ilçe'].values else 0
+                mazaretli_count = df_norm[(df_norm['İlçe Adı'] == ilce) & (df_norm['Açıklamalar'].notna())].shape[0] if ilce in df_norm['İlçe Adı'].values else 0
+                mazaretsiz_count = df_norm[(df_norm['İlçe Adı'] == ilce) & (df_norm['Açıklamalar'].isna())].shape[0] if ilce in df_norm['İlçe Adı'].values else 0
+                
+                # Oran hesaplaması, sıfıra bölme hatasından kaçınmak için kontrol
+                if total_needs > 0:
+                    ratio = (mazaretli_count + mazaretsiz_count) / total_needs
+                else:
+                    ratio = float('nan')  # Toplam ihtiyaç 0 ise oranı NaN olarak ayarla
+                
+                results.append({
+                    'İlçe': ilce,
+                    'Toplam İhtiyaç': total_needs,
+                    'Norm Fazlası (Mazaretli)': mazaretli_count,
+                    'Norm Fazlası (Mazaretsiz)': mazaretsiz_count,
+                    'Oran': ratio
+                })
+            
+            # Sonuçları DataFrame olarak döndür
+            compare_df_ilce = pd.DataFrame(results)
+
+            # İlçe sayısı 10'dan fazlaysa grafik çizdirme
+            if len(selected_districts) <= 10:
+                # Çubuk grafik oluşturma
+                fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(10, 6))
+                
+                # İhtiyaç ve norm fazlası verilerini çubuk grafik olarak çiz
+                compare_df_ilce.set_index('İlçe')[['Toplam İhtiyaç', 'Norm Fazlası (Mazaretli)', 'Norm Fazlası (Mazaretsiz)']].plot(kind='bar', ax=ax1)
+                ax1.set_ylabel("Sayı")
+                ax1.set_xlabel("İlçe")
+                ax1.set_title("İlçe Bazında İhtiyaç, Norm Fazlası ve Oran Karşılaştırması")
+                plt.xticks(rotation=45, ha="right")
+                
+                # Oran verilerini ikincil bir eksen olarak çiz
+                ax2 = ax1.twinx()
+                ax2.plot(compare_df_ilce['İlçe'], compare_df_ilce['Oran'], color='red', marker='o', linestyle='-', linewidth=2)
+                ax2.set_ylabel("Oran", color='red')
+                ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='red')
+                
+                plt.tight_layout()
+                chart_path_ilce = 'district_comparison_chart.png'
+                plt.savefig(chart_path_ilce)
+                plt.close()
+            else:
+                chart_path_ilce = None  # Grafik gösterilmeyecek
+            
+            return compare_df_ilce, chart_path_ilce
+
+        compare_button_ilce.click(fn=compare_districts, inputs=[ilce_multiselect_compare], outputs=[compare_output_ilce, compare_chart_ilce])
 
 # Run the app
 demo.launch()