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LaurentTRIPIED
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52e5c1d
V2-Liste_MAP_Stat_18
Browse files- statistiques.py +9 -4
statistiques.py
CHANGED
@@ -9,23 +9,25 @@ import matplotlib.pyplot as plt
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9 |
def display_companies_by_sector(df):
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10 |
sector_counts = df['libelle_section_naf'].value_counts().reset_index()
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11 |
sector_counts.columns = ['Secteur', 'Nombre']
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12 |
-
fig = px.bar(sector_counts, x='Secteur', y='Nombre', title="
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13 |
color='Nombre', labels={'Nombre':'Nombre d\'entreprises'}, template='plotly_white')
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14 |
-
fig.update_layout(xaxis_tickangle=-45)
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15 |
st.plotly_chart(fig)
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16 |
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17 |
def display_company_sizes(df):
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18 |
-
fig = px.histogram(df, x='tranche_effectif_entreprise', title="
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19 |
labels={'tranche_effectif_entreprise':'Taille de l\'entreprise'}, template='plotly_white')
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20 |
fig.update_traces(marker_color='green')
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21 |
st.plotly_chart(fig)
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22 |
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23 |
def display_companies_by_commune(df):
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24 |
commune_counts = df['commune'].value_counts(normalize=True).reset_index()
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25 |
commune_counts.columns = ['Commune', 'Pourcentage']
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26 |
-
fig = px.pie(commune_counts, values='Pourcentage', names='Commune', title='
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27 |
template='plotly_white', hole=.3)
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28 |
fig.update_traces(textinfo='percent+label')
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29 |
st.plotly_chart(fig)
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30 |
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31 |
def display_rse_actions_wordcloud(df):
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@@ -49,8 +51,11 @@ def main():
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49 |
df = pd.DataFrame(data)
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50 |
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51 |
if not df.empty:
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52 |
display_companies_by_sector(df)
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53 |
display_company_sizes(df)
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54 |
display_companies_by_commune(df)
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55 |
display_rse_actions_wordcloud(df)
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56 |
|
|
|
9 |
def display_companies_by_sector(df):
|
10 |
sector_counts = df['libelle_section_naf'].value_counts().reset_index()
|
11 |
sector_counts.columns = ['Secteur', 'Nombre']
|
12 |
+
fig = px.bar(sector_counts, x='Secteur', y='Nombre', title="",
|
13 |
color='Nombre', labels={'Nombre':'Nombre d\'entreprises'}, template='plotly_white')
|
14 |
+
fig.update_layout(xaxis_tickangle=-45, title_text="Répartition des entreprises par secteur d'activité", title_x=0.5)
|
15 |
st.plotly_chart(fig)
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16 |
|
17 |
def display_company_sizes(df):
|
18 |
+
fig = px.histogram(df, x='tranche_effectif_entreprise', title="",
|
19 |
labels={'tranche_effectif_entreprise':'Taille de l\'entreprise'}, template='plotly_white')
|
20 |
fig.update_traces(marker_color='green')
|
21 |
+
fig.update_layout(title_text="Distribution des tailles d'entreprises", title_x=0.5)
|
22 |
st.plotly_chart(fig)
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23 |
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24 |
def display_companies_by_commune(df):
|
25 |
commune_counts = df['commune'].value_counts(normalize=True).reset_index()
|
26 |
commune_counts.columns = ['Commune', 'Pourcentage']
|
27 |
+
fig = px.pie(commune_counts, values='Pourcentage', names='Commune', title='',
|
28 |
template='plotly_white', hole=.3)
|
29 |
fig.update_traces(textinfo='percent+label')
|
30 |
+
fig.update_layout(title_text="Pourcentage d'entreprises par Commune", title_x=0.5)
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31 |
st.plotly_chart(fig)
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32 |
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33 |
def display_rse_actions_wordcloud(df):
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51 |
df = pd.DataFrame(data)
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52 |
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53 |
if not df.empty:
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54 |
+
st.header("Répartition des entreprises par secteur d'activité")
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55 |
display_companies_by_sector(df)
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56 |
+
st.header("Distribution des tailles d'entreprises")
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57 |
display_company_sizes(df)
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58 |
+
st.header("Pourcentage d'entreprises par Commune")
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59 |
display_companies_by_commune(df)
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60 |
display_rse_actions_wordcloud(df)
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61 |
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