[Feat] Streamlit 앱에 실험 데이터 분석을 위한 기능 추가

[gsgh3016]

📝 Summary

데이터 관련 실험 시, 새로운 열이 생길 가능성이 높습니다.
현재 Streamlit 앱의 데이터 탐색 > 문제 형태로 확인 기능을 바탕으로 새로운 탭과 레이아웃을 추가합니다.
실험 데이터를 위한 파일 업로더, 실험 데이터 탭, 실험 데이터 > 문제 형태로 확인 기능을 추가했습니다.

✅ Checklist

• 관련 이슈가 명시되어 있습니다.
• 테스트가 완료되었습니다.
• [ ] 문서 업데이트가 포함되었습니다.
• 코드 리뷰를 위한 사전 검토를 완료했습니다.

📄 Description

1. 데이터 경로

기본 데이터 로드와 유사하게, 데이터 경로를 환경 변수로 관리합니다.

# .env
STREAMLIT_EXPERIMENT_DATA_PATH={your_experiment_result_path}

# analysis_dashboard.py
import os
from dotenv import load_dotenv
...
load_dotenv()
...
exp_df = pd.read_csv(os.getenv("STREAMLIT_EXPERIMENT_DATA_PATH"))

2. 새로운 파일 업로더 및 탭 생성

기본 학습 데이터를 df 변수에 저장, 실험 데이터를 exp_df 변수에 저장하여 따로 관리합니다.
따라서 새로운 파일 업로더와 탭 기능을 추가합니다.

3. key_manager 객체 생성 → 탭 별로 key 값을 따로 관리하도록 수정

탭 별로 고유한 Element ID를 생성하도록 탭 이름을 인자로 렌더링 함수에 넘겨줬습니다.
추후 Streamlit 앱 기능 추가 및 재사용 시 StreamlitDuplicateElementKey 에러를 방지할 수 있습니다.

4. 렌더링 모듈화

display_data_tab 함수로 기존 tab2 렌더링 구조를 모듈화하여 새로운 탭인 tab4에서 재사용하도록 코드를 수정합니다.

5. 전체 열을 순회하면서 새로운 열 렌더링

실험 데이터 탐색 > 문제 형태로 확인

실험 데이터 칼럼 이름 정보를 전부 순회하면서 기본 데이터 칼럼에 없을 경우, 렌더링하는 기능을 추가했습니다.

💡 Notice (Optional)

해당 기능이 제대로 동작하기 위해서는 데이터 저장 및 환경 변수 세팅이 필요합니다.
Description의 1. 데이터 경로에 세팅 방법을 작성했습니다.

Streamlit 앱 기능과 관련 없지만, Streamlit 기능 개발에 용이한 vscode 설정 파일을 추가했습니다.
analysis_dashboard.py에서 코드 라인에 breakpoint를 잡고 vscode 상단에 디버깅을 선택합니다.

🔗 Related Issue(s)

close #39

[eyeol]

작업하느라 고생하셨습니다. 코멘트 확인 부탁드립니다.

[jagaldol]

streamlit과 그렇게 친숙하지 않아서 코드를 봐도 어렵네요

우리 중 @eyeol 님이 가장 잘 알거 같아서 @eyeol 에게 approve를 맡기겠습니다!

제가 보기엔 일단 이상이 없어 보입니다! 👀

[gsgh3016]

현재 @eyeol 가 언급한 버그 및 기타 검색 관련 버그 수정했습니다. 관련 내용 PR 설명에 보완하겠습니다.

[eyeol]

수정 내용 확인했습니다. 고생하셨습니다.