PyCafe - Streamlit - Podcast Episode Statistics

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import streamlit as st
import pandas as pd
import altair as alt


# Carregar o dataset
try:
    df = pd.read_csv("DataCirclePodcast.csv", sep=',')
except FileNotFoundError:
    st.error("The file 'DataCirclePodcast.csv' was not found. Please upload the correct file.")
    st.stop()

# Título do app
st.title("AE MeetUp - Building an App with Streamlit")

# Mensagem inicial
st.markdown(
    """
Hello, MAE! Let's start this adventure?
"""
)

# Mostrar o DataFrame
st.header("Reading the Dataset")
st.dataframe(df)

# Verificar se as colunas necessárias existem no DataFrame
if "Título do episódio" in df.columns and "Reproduções" in df.columns:
    # Adicionar filtro de lista suspensa
    st.subheader("Filter by Episode Title")
    selected_episode = st.selectbox(
        "Select an episode to filter:",
        options=["All"] + df["Título do episódio"].drop_duplicates().tolist()
    )
    
    # Filtrar o DataFrame com base na seleção
    if selected_episode != "All":
        filtered_df = df[df["Título do episódio"] == selected_episode]
    else:
        filtered_df = df
    
    # Criar o gráfico de barras com Altair
    if not filtered_df.empty:
        chart = (
            alt.Chart(filtered_df)
            .mark_bar()
            .encode(
                y=alt.X("Título do episódio", title="Episode Title", sort='-x'),  # Ordenação decrescente
                x=alt.Y("Reproduções:Q", title="Reproductions"),  # Quantidade de reproduções no eixo X
                tooltip=["Título do episódio", "Reproduções"]  # Exibição do tooltip com o título do episódio e as reproduções
            )
            .mark_bar()
            .encode(
                text="Reproduções:Q"  # Adiciona o rótulo com a quantidade de reproduções em cada barra
            )
            .properties(
                width=800,  # Largura do gráfico
                height=400,  # Altura do gráfico
                title="Reproductions per Episode"
            )
        )

        chart.configure_text(
            align='center',
            baseline='middle',
            fontSize=12,
            dx=0,  # Ajuste horizontal do texto
            dy=-10  # Ajuste vertical do texto para ficar acima da barra
        )

        # Exibir o gráfico
        st.altair_chart(chart, use_container_width=True)
    else:
        st.warning("No data to display for the selected episode.")
else:
    st.error("The dataset must have columns named 'Título do episódio' and 'Reproduções'.")

media_curtidas = df[["Estúdio","Curtidas"]].dropna().groupby("Estúdio").mean()

st.write("Média de Curtidas por:")
col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)
with col1:
    st.metric(label="Qtde Gravada em Estúdio", value= df.loc[df["Estúdio"] == "Sim"].shape[0])
with col2:
    st.metric(label="Média de Curtidas Estúdio", value= media_curtidas.at["Sim","Curtidas"])
with col3:
    st.metric(label="Qde Gravada fora de Estúdio", value= df.loc[df["Estúdio"] == "Não"].shape[0])
with col4:
    st.metric(label="Médias de Curtidas Fora de Estúdio", value= media_curtidas.at["Não","Curtidas"])

st.title("Ter convidados externos, afeta a quantidade de curtidas?")

# Gráfico de linha segmentado por 'convidado'
chart = (
    alt.Chart(df)
    .mark_line()  # Tipo do gráfico: linha
    .encode(
        x='Hora de publicação (UTC):T',  # Eixo X: Dia (tipo temporal)
        y='Curtidas:Q',  # Eixo Y: Curtidas (quantitativo)
        color='Convidado Externo?:N',  # Segmentação por 'convidado' (Sim ou Não)
        tooltip=['dia:T', 'Curtidas:Q', 'Convidado Externo?:N']  # Exibindo os valores no tooltip
    )
    .properties(
        title='Evolução das Curtidas por Convidado Externo',
        width=600,
        height=400
    )
)

# Exibindo o gráfico no Streamlit
st.altair_chart(chart)

# Final Message
st.title("Now it's your time!")

# Final Message2
st.markdown(
    """
Use your creativity, the streamlit library, and your BFF, Chat GPT, to help you develop an amazing app!
"""
)
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