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Pytorch V0.11

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  1. app.py +9 -8
app.py CHANGED
@@ -10,11 +10,8 @@ def get_data():
10
  if response.status_code == 200:
11
  data = response.json()
12
  records = data.get("records", [])
13
- cleaned_data = []
14
- for record in records:
15
- fields = record.get("fields", {})
16
- if fields: # Assurer que le champ n'est pas vide
17
- cleaned_data.append(fields)
18
  return cleaned_data
19
  else:
20
  return []
@@ -23,13 +20,17 @@ def display_organisations_engagees(data):
23
  st.markdown("## OPEN DATA RSE")
24
  st.markdown("### Découvrez les organisations engagées RSE de la métropole de Bordeaux")
25
 
26
- # Compter le nombre d'établissements et afficher le nombre
27
  num_etablissements = len(data)
28
  st.markdown(f"Nombre d'établissements : {num_etablissements}")
29
 
30
  if data:
31
  df = pd.DataFrame(data)
32
- df = df[['nom_courant_denomination', 'commune', 'libelle_section_naf', 'tranche_effectif_entreprise', 'action_rse']]
 
 
 
 
 
33
  df.rename(columns={
34
  'nom_courant_denomination': 'Nom',
35
  'commune': 'Commune',
@@ -37,7 +38,7 @@ def display_organisations_engagees(data):
37
  'tranche_effectif_entreprise': 'Effectif',
38
  'action_rse': 'Action RSE'
39
  }, inplace=True)
40
- st.dataframe(df)
41
  else:
42
  st.write("Aucune donnée disponible.")
43
 
 
10
  if response.status_code == 200:
11
  data = response.json()
12
  records = data.get("records", [])
13
+ # S'assurer que tous les enregistrements sont pris en compte
14
+ cleaned_data = [record.get("fields", {}) for record in records if record.get("fields", {})]
 
 
 
15
  return cleaned_data
16
  else:
17
  return []
 
20
  st.markdown("## OPEN DATA RSE")
21
  st.markdown("### Découvrez les organisations engagées RSE de la métropole de Bordeaux")
22
 
 
23
  num_etablissements = len(data)
24
  st.markdown(f"Nombre d'établissements : {num_etablissements}")
25
 
26
  if data:
27
  df = pd.DataFrame(data)
28
+ # Vérification ajoutée pour la cohérence des données
29
+ expected_columns = ['nom_courant_denomination', 'commune', 'libelle_section_naf', 'tranche_effectif_entreprise', 'action_rse']
30
+ for column in expected_columns:
31
+ if column not in df.columns:
32
+ df[column] = None # Ajouter la colonne manquante avec des valeurs None
33
+ df = df[expected_columns]
34
  df.rename(columns={
35
  'nom_courant_denomination': 'Nom',
36
  'commune': 'Commune',
 
38
  'tranche_effectif_entreprise': 'Effectif',
39
  'action_rse': 'Action RSE'
40
  }, inplace=True)
41
+ st.dataframe(df, height=800) # Réglage de la hauteur pour s'assurer de l'affichage de toutes les lignes
42
  else:
43
  st.write("Aucune donnée disponible.")
44