import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# from google.colab import drivest
import os
import h5py
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.model_selection import train_test_split
import tensorflow as tf
import tensorflow.keras 
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint
from tensorflow.keras.callbacks import CSVLogger
import pickle
import joblib


from eda_car import run_eda_app
# from ml_app2 import run_ml_app
from ml_app import run_ml_app
def main():
    st.title('자동차 가격 예측')

    # 사이드바 메뉴
    menu= ['Home','EDA', 'ML']
    choice = st.sidebar.selectbox('Menu', menu)

    if choice == 'Home':
        st.write('이 앱은 고객데이터와 자동차 구매 데이터에 대한 내용입니다. 해당 고객의 정보를 입력하면, 얼마정도의 차를 구매할 수 있는지 예측하는 앱입니다.')

        st.write('왼쪽의 사이드바에서 선택하세요.')
        st.image('data/car.jpg')

    elif choice == 'EDA':
        run_eda_app()

    elif choice =='ML':
        run_ml_app()



if __name__ == '__main__':
    main()

