AntalyaNorm / app.py
drmurataltun's picture
Upload 3 files
cecb4dd verified
raw
history blame
5.06 kB
import gradio as gr
import pandas as pd
# Load the Excel files
df_norm = pd.read_excel(r'norm_fazlasi.xlsx')
df_ihtiyac = pd.read_excel(r'ihtiyac_data.xlsx')
# Filter the DataFrame based on user input
def filter_dataframe(ilce_values, brans_values, aciklama_values, include_empty_aciklama):
df = df_norm.copy()
# Apply filters if values are provided
if ilce_values and "Tüm İlçeler" not in ilce_values:
df = df[df['İlçe Adı'].isin(ilce_values)]
if brans_values:
df = df[df['Branşı'].isin(brans_values)]
if aciklama_values:
df = df[df['Açıklamalar'].isin(aciklama_values)]
if include_empty_aciklama:
df = pd.concat([df, df[df['Açıklamalar'].isna()]]).drop_duplicates()
return df, f"Kayıt Sayısı: {len(df)}"
# Calculate needs and norm excess per district
def calculate_needs_and_norm(ilce_values, brans_values):
if ilce_values and "Tüm İlçeler" not in ilce_values:
df_ihtiyac_filtered = df_ihtiyac[df_ihtiyac['ilçe'].isin(ilce_values)]
df_norm_filtered = df_norm[df_norm['İlçe Adı'].isin(ilce_values)]
else:
df_ihtiyac_filtered = df_ihtiyac
df_norm_filtered = df_norm
if brans_values:
df_ihtiyac_filtered = df_ihtiyac_filtered[df_ihtiyac_filtered['branş'].isin(brans_values)]
df_norm_filtered = df_norm_filtered[df_norm_filtered['Branşı'].isin(brans_values)]
results = []
if ilce_values and "Tüm İlçeler" not in ilce_values:
unique_ilce_values = ilce_values
else:
unique_ilce_values = df_ihtiyac_filtered['ilçe'].unique().tolist()
for ilce in unique_ilce_values:
df_ihtiyac_ilce = df_ihtiyac_filtered[df_ihtiyac_filtered['ilçe'] == ilce]
df_norm_ilce = df_norm_filtered[df_norm_filtered['İlçe Adı'] == ilce]
if brans_values:
unique_brans_values = brans_values
else:
unique_brans_values = df_ihtiyac_ilce['branş'].unique().tolist()
for brans in unique_brans_values:
total_needs = df_ihtiyac_ilce[df_ihtiyac_ilce['branş'] == brans]['ihtiyac'].sum()
mazaretli_count = df_norm_ilce[(df_norm_ilce['Branşı'] == brans) & (df_norm_ilce['Açıklamalar'].notna())].shape[0]
mazaretsiz_count = df_norm_ilce[(df_norm_ilce['Branşı'] == brans) & (df_norm_ilce['Açıklamalar'].isna())].shape[0]
results.append({
'İlçe': ilce,
'Branş': brans,
'Toplam İhtiyaç': total_needs,
'Norm Fazlası (Mazaretli)': mazaretli_count,
'Norm Fazlası (Mazaretsiz)': mazaretsiz_count
})
result_df = pd.DataFrame(results)
return result_df, f"Kayıt Sayısı: {len(result_df)}"
# Define Gradio interface components
with gr.Blocks() as demo:
with gr.Tab("Antalya Norm Fazlası Öğretmenler"):
ilce_choices = sorted(df_norm['İlçe Adı'].dropna().astype(str).unique().tolist())
ilce_multiselect = gr.Dropdown(choices=["Tüm İlçeler"] + ilce_choices, label="Select İlçe Adı", multiselect=True)
brans_multiselect = gr.Dropdown(choices=sorted(df_norm['Branşı'].dropna().unique().tolist()), label="Select Branşı", multiselect=True)
aciklama_choices = sorted(df_norm['Açıklamalar'].dropna().unique().tolist())
aciklama_multiselect = gr.Dropdown(choices=aciklama_choices, label="Mazaretliler", multiselect=True)
include_empty_aciklama = gr.Checkbox(label="Mazaretsizleri de ekle")
# Action button
filter_button = gr.Button("Listele")
# Output components
record_count = gr.Textbox(label="Kişi Sayısı", interactive=False)
output = gr.DataFrame()
# Set up the interaction
filter_button.click(fn=filter_dataframe, inputs=[ilce_multiselect, brans_multiselect, aciklama_multiselect, include_empty_aciklama], outputs=[output, record_count])
with gr.Tab("İhtiyaç ve Norm Fazlası Analizi"):
ilce_choices_ihtiyac = sorted(df_ihtiyac['ilçe'].dropna().astype(str).unique().tolist())
ilce_multiselect_ihtiyac = gr.Dropdown(choices=["Tüm İlçeler"] + ilce_choices_ihtiyac, label="Select İlçe Adı", multiselect=True)
brans_multiselect_ihtiyac = gr.Dropdown(choices=sorted(df_ihtiyac['branş'].dropna().unique().tolist()), label="Select Branşı", multiselect=True)
# Action button
analyze_button = gr.Button("Analiz Et")
# Output components
analysis_record_count = gr.Textbox(label="Kayıt Sayısı", interactive=False)
analysis_output = gr.DataFrame()
# Set up the interaction
analyze_button.click(fn=calculate_needs_and_norm, inputs=[ilce_multiselect_ihtiyac, brans_multiselect_ihtiyac], outputs=[analysis_output, analysis_record_count])
# Run the app
demo.launch()