Update app.py

app.py

@@ -867,16 +867,22 @@ def create_repartition(array_value, selectedData, theme):
     
     ######## Filtre Emplois ########
     options = []
+    options_FT = []
+    df_FT.dropna(subset=['intitule', 'qualitesProfessionnelles','formations','competences'], inplace=True)
     if selectedData != None:
         customEmplois = selectedData['points'][0]['y'][:-3]
         if type(selectedData['points'][0]['y']) == str:
             options.append(selectedData['points'][0]['y'][:-3])
+            options_FT.append(selectedData['points'][0]['y'][:-3])
         else:
             options = selectedData['points'][0]['y'][:-3]
+            options_FT = selectedData['points'][0]['y'][:-3]
     else:
         customEmplois = " "
         options = df['intitule'].values.tolist()
+        options_FT = df_FT['intitule'].values.tolist()
     df = df[df['intitule'].isin(options)]
+    df_FT = df_FT[df_FT['intitule'].isin(options_FT)]
     
     ######## localisation ########
     ListCentroids = localisation()
@@ -911,7 +917,7 @@ def create_repartition(array_value, selectedData, theme):
                        text='La répartition géographique des emplois<br><b>{}</b>'.format(customEmplois),font=dict(color="black",size=14))
         
     ######## Compétences professionnelles ########
-    df_FT.dropna(subset=['qualitesProfessionnelles','formations','competences'], inplace=True)
+    #df_FT.dropna(subset=['intitule', 'qualitesProfessionnelles','formations','competences'], inplace=True)
     df_FT["competences"] = df_FT["competences"].apply(lambda x:[str(e['libelle']) for e in x]).apply(lambda x:'; '.join(map(str, x)))
     df_FT["qualitesProfessionnelles"] = df_FT["qualitesProfessionnelles"].apply(lambda x:[str(e['libelle']) + ": " + str(e['description']) for e in x]).apply(lambda x:'; '.join(map(str, x)))
     
@@ -921,7 +927,9 @@ def create_repartition(array_value, selectedData, theme):
     df_comp = df_comp.groupby('competences').size().reset_index(name='obs')
     df_comp = df_comp.sort_values(by=['obs'])
     df_comp = df_comp.iloc[-25:]
-    fig_competences = px.bar(df_comp, x='obs', y='competences', orientation='h', color='obs', height=600, template=template, title="Les principales compétences professionnelles", labels={'obs':'nombre'}, color_continuous_scale="Teal", text_auto=True).update_layout(font=dict(size=10),paper_bgcolor=paper_bgcolor,plot_bgcolor=plot_bgcolor,clickmode='event+select',autosize=True).update_traces(hovertemplate=df_comp["competences"] + ' <br>Nombre : %{x}', y=[y[:100] + "..." for y in df_comp['competences']], showlegend=False)
+    fig_competences = px.bar(df_comp, x='obs', y='competences', orientation='h', color='obs', height=600, template=template, labels={'obs':'nombre'}, color_continuous_scale="Teal", text_auto=True).update_layout(font=dict(size=10),paper_bgcolor=paper_bgcolor,plot_bgcolor=plot_bgcolor,clickmode='event+select',autosize=True).update_traces(hovertemplate=df_comp["competences"] + ' <br>Nombre : %{x}', y=[y[:100] + "..." for y in df_comp['competences']], showlegend=False).add_annotation(x=0, y=1.0, xanchor='left', yanchor='bottom',
+                       xref='paper', yref='paper', showarrow=False, align='left',
+                       text='Les principales compétences professionnelles<br><b>{}</b>'.format(customEmplois),font=dict(size=14))
         
     ######## Compétences transversales ########
     df_transversales = df_FT
@@ -930,19 +938,25 @@ def create_repartition(array_value, selectedData, theme):
     df_comptransversales = df_comptransversales.groupby('qualitesProfessionnelles').size().reset_index(name='obs')
     df_comptransversales = df_comptransversales.sort_values(by=['obs'])
     df_comptransversales = df_comptransversales.iloc[-25:]
-    fig_transversales = px.bar(df_comptransversales, x='obs', y='qualitesProfessionnelles', orientation='h', color='obs', height=600, template=template, title="Les principales compétences transversales", labels={'obs':'nombre'}, color_continuous_scale="Teal", text_auto=True).update_layout(font=dict(size=10),paper_bgcolor=paper_bgcolor,plot_bgcolor=plot_bgcolor,autosize=True).update_traces(hovertemplate=df_comptransversales["qualitesProfessionnelles"] + ' <br>Nombre : %{x}', y=[y[:80] + "..." for y in df_comptransversales["qualitesProfessionnelles"]], showlegend=False)
+    fig_transversales = px.bar(df_comptransversales, x='obs', y='qualitesProfessionnelles', orientation='h', color='obs', height=600, template=template, labels={'obs':'nombre'}, color_continuous_scale="Teal", text_auto=True).update_layout(font=dict(size=10),paper_bgcolor=paper_bgcolor,plot_bgcolor=plot_bgcolor,autosize=True).update_traces(hovertemplate=df_comptransversales["qualitesProfessionnelles"] + ' <br>Nombre : %{x}', y=[y[:80] + "..." for y in df_comptransversales["qualitesProfessionnelles"]], showlegend=False).add_annotation(x=0, y=1.0, xanchor='left', yanchor='bottom',
+                       xref='paper', yref='paper', showarrow=False, align='left',
+                       text='Les principales compétences transversales<br><b>{}</b>'.format(customEmplois),font=dict(size=14))
         
     ######## Niveaux de qualification ########
     df_niveau = df_FT
     df_niveau["formations"] = df_niveau["formations"].apply(lambda x:[str(e['niveauLibelle']) for e in x]).apply(lambda x:'; '.join(map(str, x)))
     df_niveau = df_niveau.groupby('formations').size().reset_index(name='obs')
-    fig_niveau = px.pie(df_niveau, names='formations', height=600, values='obs', color='obs', template=template, title="Les niveaux de qualification", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe).update_traces(textposition='inside', textinfo='percent+label').update_layout(font=dict(size=10),paper_bgcolor=paper_bgcolor)
+    fig_niveau = px.pie(df_niveau, names='formations', height=600, values='obs', color='obs', template=template, labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe).update_traces(textposition='inside', textinfo='percent+label').update_layout(font=dict(size=10),paper_bgcolor=paper_bgcolor).add_annotation(x=0, y=1.0, xanchor='left', yanchor='bottom',
+                       xref='paper', yref='paper', showarrow=False, align='left',
+                       text='Les niveaux de qualification<br><b>{}</b>'.format(customEmplois),font=dict(size=14))
     
     ######## Secteurs ########
     df_secteur = df.groupby('secteurActiviteLibelle').size().reset_index(name='obs')
     df_secteur = df_secteur.sort_values(by=['obs'])
     df_secteur = df_secteur.iloc[-25:]
-    fig_secteur = px.bar(df_secteur, x='obs', y='secteurActiviteLibelle', height=600, orientation='h', color='obs', template=template, title="Les principaux secteurs d'activités", labels={'obs':'nombre'}, color_continuous_scale="Teal", text_auto=True).update_layout(font=dict(size=10),paper_bgcolor=paper_bgcolor,plot_bgcolor=plot_bgcolor,autosize=True).update_traces(hovertemplate=df_secteur["secteurActiviteLibelle"] + ' <br>Nombre : %{x}', y=[y[:80] + "..." for y in df_secteur["secteurActiviteLibelle"]], showlegend=False)
+    fig_secteur = px.bar(df_secteur, x='obs', y='secteurActiviteLibelle', height=600, orientation='h', color='obs', template=template, labels={'obs':'nombre'}, color_continuous_scale="Teal", text_auto=True).update_layout(font=dict(size=10),paper_bgcolor=paper_bgcolor,plot_bgcolor=plot_bgcolor,autosize=True).update_traces(hovertemplate=df_secteur["secteurActiviteLibelle"] + ' <br>Nombre : %{x}', y=[y[:80] + "..." for y in df_secteur["secteurActiviteLibelle"]], showlegend=False).add_annotation(x=0, y=1.0, xanchor='left', yanchor='bottom',
+                       xref='paper', yref='paper', showarrow=False, align='left',
+                       text='Les principaux secteurs d'activités<br><b>{}</b>'.format(customEmplois),font=dict(size=14))
 
         
     return fig_localisation, fig_competences, fig_transversales, fig_niveau, fig_secteur