app.py

import streamlit as st
import pandas as pd
from data import df
import agent

st.title("Excel Agent")

st.dataframe(df, use_container_width=True)


# Initialize chat history
if "messages" not in st.session_state:
    st.session_state.messages = []

# Display chat messages from history on app rerun
for message in st.session_state.messages:
    with st.chat_message(message["role"]):
        st.markdown(message["content"])

# React to user input
if prompt := st.chat_input("Как я могу вам помочь?"):
    # Display user message in chat message container
    with st.chat_message("user"):
        st.markdown(prompt)
    # Add user message to chat history
    st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})

if prompt:
    response = agent.run(prompt)
    # Display assistant response in chat message container
    with st.chat_message("assistant"):
        print(type(response))
        if type(response) is pd.Series or type(response) is pd.DataFrame:
            st.dataframe(response)
        else:
            st.markdown(response)
    # Add assistant response to chat history
    st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": response})

with st.sidebar:
    st.title('Примеры запросов')
    st.write('1) Найди ГОСБ, который встречается чаще всего в таблице.')
    st.write('2) Сгруппируй по полю ГОСБ и выведи средние значения по значениям ГОСБ по колонке Пройденных курсов.')
    st.write('3) Сколько в среднем курсов не прошло в разрезе подразделений банка?')
    st.write('4) Сделай сравнительную статистику по пройденным курсам за 21 и 22 год')

def clear_chat_history():
    st.session_state.messages = [{"role": "assistant", "content": "Как я могу вам помочь?"}]
st.sidebar.button('Очистить историю чата', on_click=clear_chat_history)