Update main.py

main.py

@@ -187,23 +187,23 @@ def plotDemandeur(dataframe, coderome):
   fig_demandeur = px.histogram(df, x='Indicateur', y='Valeur', height=1000, title="Demandeurs d'emploi et offres d'emploi du code ROME : " + coderome, color='Indicateur', labels={'Valeur':'Nombre'}, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"),autosize=True)
   return fig_demandeur
 
-def plotSalaire(dataframe):
+def plotSalaire(dataframe, coderome):
   df = dataframe.sort_values(by=['salaire'])
-  fig_demandeur = px.histogram(df, x='emploi', y='salaire', barmode='group', title="Salaires médians", color='categorie', text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"),autosize=True)
+  fig_demandeur = px.histogram(df, x='emploi', y='salaire', barmode='group', title="Salaires médians du code ROME : " + coderome, color='categorie', text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"),autosize=True)
   return fig_demandeur
 
-def plotDifficulte(dataframe):
+def plotDifficulte(dataframe, coderome):
   if len(dataframe) == 0:
     title = "Aucune donnée difficulté de recrutement renseignée!"
   else:
-    title = "Difficulté de recrutement"
+    title = "Difficulté de recrutement du code ROME : " + coderome
   df = dataframe.sort_values(by=['Valeur'])
   fig_demandeur = px.histogram(df, x='Indicateur', y='Valeur', title=title, color='Indicateur', labels={'Valeur':'Pourcentage'}, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"),autosize=True)
   return fig_demandeur
 
-def plotRepartition(dataframe,title):
+def plotRepartition(dataframe,title, coderome):
   df = dataframe.sort_values(by=['Valeur'])
-  fig_repartition = px.pie(df, names='Indicateur', values='Valeur', color='Indicateur', title=title, labels={'Valeur':'pourcentage'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe).update_traces(textposition='inside', textinfo='percent+label').update_layout(font=dict(size=10,color="RebeccaPurple"))
+  fig_repartition = px.pie(df, names='Indicateur', values='Valeur', color='Indicateur', title=title +  "du code ROME : " + coderome, labels={'Valeur':'pourcentage'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe).update_traces(textposition='inside', textinfo='percent+label').update_layout(font=dict(size=10,color="RebeccaPurple"))
   return fig_repartition
 
 def removeTags(all):
@@ -379,13 +379,13 @@ async def on_action(action):
         plot_demandeur = plotDemandeur(htmlToDataframe(table[0]), romeListArray[j])
         elements.append(cl.Plotly(name="chart_demandeur", figure=plot_demandeur, display="inline", size="large"))
         if len(table[1]) > 0:
-            plot_salaire = plotSalaire(htmlToDataframe(table[1]))
+            plot_salaire = plotSalaire(htmlToDataframe(table[1]), romeListArray[j])
             elements.append(cl.Plotly(name="chart_salaire", figure=plot_salaire, display="inline", size="large"))
-        plot_difficulte = plotDifficulte(htmlToDataframe(table[2]))
+        plot_difficulte = plotDifficulte(htmlToDataframe(table[2]), romeListArray[j])
         elements.append(cl.Plotly(name="chart_difficulte", figure=plot_difficulte, display="inline", size="large"))
-        plot_repartitionContrat = plotRepartition(htmlToDataframe(table[3]), "Répartition des embauches du métier : type de contrat")
+        plot_repartitionContrat = plotRepartition(htmlToDataframe(table[3]), "Répartition des embauches du métier : type de contrat", romeListArray[j])
         elements.append(cl.Plotly(name="chart_repatitionContrat", figure=plot_repartitionContrat, display="inline", size="large"))
-        plot_repartitionEntreprise = plotRepartition(htmlToDataframe(table[4]), "Répartition des embauches du métier : type entreprise")
+        plot_repartitionEntreprise = plotRepartition(htmlToDataframe(table[4]), "Répartition des embauches du métier : type entreprise", romeListArray[j])
         elements.append(cl.Plotly(name="chart_repartitionEntreprise", figure=plot_repartitionEntreprise, display="inline", size="large"))
         
     await cl.Message(content="Datavisualisation des chiffres clés des Métiers", elements=elements).send()