import streamlit as st
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_csv("kino_mail_proc.csv")
random_digits = np.random.choice(len(df), size=10, replace=False)
# Создание списка уникальных стран
all_countries = set()
for countries_list in df["country"].dropna().str.split(", "):
all_countries.update([country.strip() for country in countries_list])
all_countries = sorted(all_countries)
# Создание списка уникальных жанров
all_genres = set()
for genres_list in df["genres"].dropna().str.split(", "):
all_genres.update([genre.strip() for genre in genres_list])
all_genres = sorted(all_genres)
# Виджеты для боковой панели
selected_country = st.sidebar.multiselect("Страна", all_countries)
selected_genre = st.sidebar.multiselect("Жанры", all_genres)
# Применение фильтров к DataFrame
if selected_country:
country_filters = "|".join([rf"\b{country}\b" for country in selected_country])
df = df[df["country"].str.contains(country_filters, regex=True, na=False)]
if selected_genre:
genre_filters = "|".join(selected_genre)
df = df[df["genres"].str.contains(genre_filters, regex=True, na=False)]
if selected_genre:
df = df[df["genres"].str.contains("|".join(selected_genre))]
# Проверяем, не пустой ли отфильтрованный DataFrame
if not df.empty:
# Преобразование year1 в числовой формат, если возможно, и обработка NaN значений
df["year1"] = pd.to_numeric(df["year1"], errors="coerce")
df = df.dropna(subset=["year1"])
# Теперь безопасно ищем min и max
min_year = int(df["year1"].min())
max_year = int(df["year1"].max())
# Если есть хотя бы два разных года, отображаем слайдер в боковой панели
if min_year < max_year:
selected_year_range = st.sidebar.slider(
"Выберите диапазон лет выпуска",
min_value=min_year,
max_value=max_year,
value=(min_year, max_year),
)
# Применяем фильтр по годам
df = df[
(df["year1"] >= selected_year_range[0])
& (df["year1"] <= selected_year_range[1])
]
else:
st.error(
"После фильтрации данных не осталось. Пожалуйста, выберите другие параметры."
)
if st.button("Выбрать случайно") and len(df) > 0:
random_indices = np.random.choice(df.index, size=min(10, len(df)), replace=False)
for i in random_indices:
col1, col2 = st.columns([1, 3])
with col1:
st.image(df["poster"][i])
with col2:
# Используем loc для безопасного доступа к элементам DataFrame
title = df.loc[df.index == i, "title"].iloc[0]
country = df.loc[df.index == i, "country"].iloc[0]
year = df.loc[df.index == i, "year1"].iloc[0]
genre = df.loc[df.index == i, "genres"].iloc[0]
cast = df.loc[df.index == i, "cast1"].iloc[0]
description = df.loc[df.index == i, "description"].iloc[0]
st.markdown(
f"Название сериала: «{title}»",
unsafe_allow_html=True,
)
st.markdown(
f"Страна: {country}",
unsafe_allow_html=True,
)
st.markdown(
f"Год выпуска: {year}",
unsafe_allow_html=True,
)
# genre = f"Нет данных" if pd.isna(df["genres"].iloc[i]) else df["genres"][i]
st.markdown(
f"Жанр: {genre}",
unsafe_allow_html=True,
)
st.markdown(
"В ролях:
", unsafe_allow_html=True
)
st.markdown(
f"{cast}
",
unsafe_allow_html=True,
)
st.markdown(
"Описание:
", unsafe_allow_html=True
)
st.markdown(
f"{description}
",
unsafe_allow_html=True,
)
st.markdown("---")