# import library
import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import plotly.express as px

# Set Config Halaman
st.set_page_config(
    page_title = "Exploratory Data Analysis (EDA)",
)

def run():

    # Set Judul
    st.title("Exploration Data Analysis (EDA) dari Dataset")

    # Memasukkan Gambar
    st.image("https://images.bisnis.com/posts/2022/11/08/1595896/kartu_kredit_freepik.jpg")

    # Load Data
    data = pd.read_csv("P1G5_Set_1_salsa_sabitha.csv")

    # Membuat header dataset
    st.subheader("Dataset Kartu Kredit")
    st.markdown('Ukuran dataset : 2814 rows, diperoleh dari 201 * 14 (tahun lahir dikalikan batch) yang disesuaikan')

    # Menampilkan dataframe pada streamlit
    st.dataframe(data)
    st.markdown('---')

    # Menampilkan distribusi data default payment status
    st.subheader("Distribusi data default payment status")

    # Distribusi data default payment status
    # Membuat data untuk menampilkan pie chart
    labels = [0, 1]
    sizes = data['default_payment_next_month'].value_counts()
    colors = ['pink', 'grey'] 
    
    # Membuat pie chart
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=140)
    
    # Menampilkan pie chart
    ax.axis('equal') 
    st.pyplot(fig)
    st.write('Diketahui bahwa status payment dengan status 0 (tidak gagal bayar) lebih banyak dibandingkan dengan status 1 (gagal bayar) dengan persentase "78.6%" dan "21.4%"')

if __name__== '__main__':
    run()