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V2-Liste_MAP_Stat_18

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