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 = 'Heart Failure - EDA',
    layout = 'wide',
    initial_sidebar_state = 'expanded'
)

def run() :
    
    # Membuat Title
    st.title('Heart Rate Survivor Prediction')

    # Membuat Sub Header
    st.subheader('EDA untuk Analisa Dataset Heart Failure')

    # Menambahkan Gambar
    image = Image.open('heart.jpg')
    st.image(image, caption='Love your Heart')

    # Menambahkan Deskripsi
    st.write('Page ini dibuat oleh **Satriya Fauzan Adhim**')

    # Membuat Garis Lurus
    st.markdown('---')

    # Magic Syntax
    '''
    Pada page ini, penulis akan melakukan eksplorasi sederhana dari dataset Heart Failure.
    Dataset yang digunakan adalah dataset yang berisikan tentang data terkait dengan heart failure.
    Dataset diambil dari Google Bigquery.

    '''

    # Show DataFrame
    data = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/kodokgodog/Latihan_hactiv8/main/h8dsft_P1G3_Satriya_Fauzan_Adhim.csv')
    st.dataframe(data)

    # Membuat Barplot
    st.write('#### Plot DEATH_EVENT')
    fig = plt.figure(figsize=(15, 5))
    sns.countplot(x='DEATH_EVENT', data=data)
    st.pyplot(fig)

    # Membuat Historgram
    st.write('#### Histogram of ejection_fraction')
    fig = plt.figure(figsize=(15, 5))
    sns.histplot(data['ejection_fraction'], bins=30, kde=True)
    st.pyplot(fig)

    # Membuat Histogram Berdasarkan Input User
    st.write('#### Histogram berdasarkan input user')
    pilihan = st.selectbox('Pilih column : ', ('age', 'ejection_fraction', 'serum_creatinine', 'serum_sodium'))
    fig = plt.figure(figsize=(15, 5))
    sns.histplot(data[pilihan], bins=30, kde=True)
    st.pyplot(fig)

    # Membuat Plotly Plot
    st.write('#### Plotly Plot - anaemia dengan DEATH_EVENT')
    fig = px.scatter(data, x='anaemia', y='DEATH_EVENT', hover_data=['age'])
    st.plotly_chart(fig)

if __name__== '__main__':
    run()