File size: 4,886 Bytes
e37b6bd
a2cfa15
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
e37b6bd
a2cfa15
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
import streamlit as st
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt


st.set_page_config(
    page_title="Olympic Games Data Visualization",
    page_icon="🏅",
    layout="wide"
)

st.title("🏅 Olympic Games Data Visualization")

st.write(
    "Bu uygulama, Olimpiyat Oyunları verilerini kullanarak ülke, sporcu, spor dalı, "
    "madalya ve ev sahibi şehirler üzerine görselleştirme analizleri sunar."
)


@st.cache_data
def load_data():
    athlete_bio = pd.read_csv("src/Olympic_Athlete_Biography.csv")
    athlete_event = pd.read_csv("src/Olympic_Athlete_Event_Details.csv")
    games = pd.read_csv("src/Olympic_Games_Summary.csv")
    medals = pd.read_csv("src/Olympic_Medal_Tally_History.csv")
    return athlete_bio, athlete_event, games, medals


athlete_bio, athlete_event, games, medals = load_data()


st.sidebar.title("Grafik Seçimi")

grafik = st.sidebar.selectbox(
    "Bir grafik seçin:",
    [
        "En Çok Madalya Kazanan Ülkeler",
        "En Fazla Altın Madalya Kazanan Ülkeler",
        "Yıllara Göre Toplam Madalya",
        "En Çok Madalya Kazanılan Spor Dalları",
        "En Çok Madalya Kazanan Sporcular",
        "En Çok Olimpiyat Düzenleyen Şehirler",
        "Yıllara Göre Katılan Ülke Sayısı",
        "Kadın ve Erkek Sporcu Dağılımı"
    ]
)


if grafik == "En Çok Madalya Kazanan Ülkeler":
    st.subheader("En Çok Madalya Kazanan 15 Ülke")

    top_countries = (
        medals.groupby("country")["total"]
        .sum()
        .sort_values(ascending=False)
        .head(15)
    )

    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
    top_countries.sort_values().plot(kind="barh", ax=ax)

    ax.set_title("En Çok Madalya Kazanan 15 Ülke")
    ax.set_xlabel("Toplam Madalya")
    ax.set_ylabel("Ülke")

    st.pyplot(fig)


elif grafik == "En Fazla Altın Madalya Kazanan Ülkeler":
    st.subheader("En Fazla Altın Madalya Kazanan 15 Ülke")

    top_gold = (
        medals.groupby("country")["gold"]
        .sum()
        .sort_values(ascending=False)
        .head(15)
    )

    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
    top_gold.sort_values().plot(kind="barh", ax=ax)

    ax.set_title("En Fazla Altın Madalya Kazanan 15 Ülke")
    ax.set_xlabel("Altın Madalya")
    ax.set_ylabel("Ülke")

    st.pyplot(fig)


elif grafik == "Yıllara Göre Toplam Madalya":
    st.subheader("Yıllara Göre Toplam Madalya Sayısı")

    yearly_medals = medals.groupby("year")["total"].sum()

    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 5))
    ax.plot(yearly_medals.index, yearly_medals.values)

    ax.set_title("Yıllara Göre Toplam Madalya Sayısı")
    ax.set_xlabel("Yıl")
    ax.set_ylabel("Toplam Madalya")

    st.pyplot(fig)


elif grafik == "En Çok Madalya Kazanılan Spor Dalları":
    st.subheader("En Çok Madalya Kazanılan Spor Dalları")

    top_sports = (
        athlete_event["sport"]
        .value_counts()
        .head(15)
    )

    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
    top_sports.sort_values().plot(kind="barh", ax=ax)

    ax.set_title("En Çok Madalya Kazanılan Spor Dalları")
    ax.set_xlabel("Madalya Sayısı")
    ax.set_ylabel("Spor Dalı")

    st.pyplot(fig)


elif grafik == "En Çok Madalya Kazanan Sporcular":
    st.subheader("En Çok Madalya Kazanan Sporcular")

    top_athletes = (
        athlete_event["athlete"]
        .value_counts()
        .head(15)
    )

    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
    top_athletes.sort_values().plot(kind="barh", ax=ax)

    ax.set_title("En Çok Madalya Kazanan Sporcular")
    ax.set_xlabel("Madalya Sayısı")
    ax.set_ylabel("Sporcu")

    st.pyplot(fig)


elif grafik == "En Çok Olimpiyat Düzenleyen Şehirler":
    st.subheader("En Çok Olimpiyat Düzenleyen Şehirler")

    top_city = games["city"].value_counts().head(15)

    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
    top_city.sort_values().plot(kind="barh", ax=ax)

    ax.set_title("En Çok Olimpiyat Düzenleyen Şehirler")
    ax.set_xlabel("Olimpiyat Sayısı")
    ax.set_ylabel("Şehir")

    st.pyplot(fig)


elif grafik == "Yıllara Göre Katılan Ülke Sayısı":
    st.subheader("Yıllara Göre Katılan Ülke Sayısı")

    country_per_year = medals.groupby("year")["country"].nunique()

    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 5))
    ax.plot(country_per_year.index, country_per_year.values)

    ax.set_title("Yıllara Göre Katılan Ülke Sayısı")
    ax.set_xlabel("Yıl")
    ax.set_ylabel("Ülke Sayısı")

    st.pyplot(fig)


elif grafik == "Kadın ve Erkek Sporcu Dağılımı":
    st.subheader("Kadın ve Erkek Sporcu Dağılımı")

    gender_counts = athlete_bio["sex"].value_counts()

    fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 7))
    ax.pie(
        gender_counts,
        labels=gender_counts.index,
        autopct="%1.1f%%"
    )

    ax.set_title("Kadın ve Erkek Sporcu Dağılımı")

    st.pyplot(fig)