import streamlit as st
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.express as px
from PIL import Image

st.set_page_config(
    page_title='Customer Default Payement in the Next Month - EDA',
    layout='wide',
    initial_sidebar_state='expanded'

)

def run():
    #membuat title 
    st.title('Airline Delay Visualization')

    #membuat sub Header
    st.subheader('This Menus serve the visulalization for Airline Distibution. The purpose is to understanding characteristic for airline delay distribution')

    #menambahkan deskripsi
    st.write("# Perkenalan")
    st.write("Nama: Jonathan Tuahat")
    st.write("Batch: BSD 002")

    #membuat garis lurus
    st.write('---')

    #magix syntaxx
    '''
    on this page we will do a simple data exploration, the data set used is Airline dataset.
    '''

    #show dataframe
    df = pd.read_csv("Airlines_very_new.csv")
    st.dataframe(df)

    #membuat barplot
    st.write('#### Plot untuk mengecek status pembayaran payment pada bulan April - September')
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 5))
    sns.barplot(x='Delay', y='Delay', data=df, palette='viridis', ax=ax)
    st.pyplot(fig)
    

    # menampilkan boxplot Grouppada setiap numerical values
    st.write('#### Boxplot of Values by Group')
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
    pilihan = st.selectbox('pilih kolom : ', ('Length', 'Time'))
    sns.boxplot(x='Delay', y= df[pilihan]   , data=df, ax=ax)
    # Menampilkan plot menggunakan st.pyplot()
    st.pyplot(fig)

    st.write("* pada bagian `length` bisa kita lihat ternyata ada banyak outlier yang menjadikan persebaran data `length` miring")
    st.write("* pada bagian `Time` bisa kita lihat ternyata tidak ada outlier yang menjadikan persebaran data `Time` cukup bagus")

    
if __name__=='__main__':
    run()