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main.py
CHANGED
@@ -153,7 +153,7 @@ async def on_action(action):
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153 |
cl.File(
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154 |
name= action.description + ".txt",
|
155 |
path="./" + action.description + ".txt",
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156 |
-
display="
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157 |
),
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158 |
]
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159 |
await cl.Message(
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@@ -184,110 +184,110 @@ async def on_chat_start():
|
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184 |
df = pd.read_csv('./public/survey.csv')
|
185 |
df_taille = df.groupby('taille_entreprise').size().reset_index(name='obs')
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186 |
fig_taille = px.pie(df_taille, names='taille_entreprise', values='obs', color='obs', title="La taille des entreprises ayant répondu", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe).update_traces(textposition='inside', textinfo='percent+label').update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
187 |
-
elements.append(cl.Plotly(name="chart_taille", figure=fig_taille, display="
|
188 |
|
189 |
#await cl.sleep(2)
|
190 |
df_temps = df.groupby('temps_active_domaine_agencement').size().reset_index(name='obs')
|
191 |
fig_temps = px.pie(df_temps, names='temps_active_domaine_agencement', values='obs', color='obs', title="L’engagement dans le domaine de l’agencement", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe).update_traces(textposition='inside', textinfo='percent+label').update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
192 |
-
elements.append(cl.Plotly(name="chart_temps", figure=fig_temps, display="
|
193 |
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194 |
#await cl.sleep(2)
|
195 |
df_temps_entreprise = df.groupby(['temps_active_domaine_agencement', 'taille_entreprise']).size().reset_index(name='obs')
|
196 |
fig_temps_entreprise = px.bar(df_temps_entreprise, x='temps_active_domaine_agencement', y='obs', color='taille_entreprise', title="L’engagement dans le domaine de l’agencement par taille d'entreprise", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
197 |
-
elements.append(cl.Plotly(name="chart_temps_entreprise", figure=fig_temps_entreprise, display="
|
198 |
#await cl.sleep(2)
|
199 |
df_nb_charge = df.groupby('nombre_chargés_affaires').size().reset_index(name='obs')
|
200 |
fig_nb_charge = px.pie(df_nb_charge, names='nombre_chargés_affaires', values='obs', color='obs', title="Le nombre de chargé.e d’affaires en agencement", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe).update_traces(textposition='inside', textinfo='percent+label').update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
201 |
-
elements.append(cl.Plotly(name="chart_nb_charge", figure=fig_nb_charge, display="
|
202 |
#await cl.sleep(2)
|
203 |
df_nb_charge_entreprise = df.groupby(['nombre_chargés_affaires', 'taille_entreprise']).size().reset_index(name='obs')
|
204 |
fig_nb_charge_entreprise = px.bar(df_nb_charge_entreprise, x='nombre_chargés_affaires', y='obs', color='taille_entreprise', title="Le nombre de chargé.e d’affaires en agencement par taille d'entreprise", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
205 |
-
elements.append(cl.Plotly(name="chart_nb_charge_entreprise", figure=fig_nb_charge_entreprise, display="
|
206 |
#await cl.sleep(2)
|
207 |
df_nb_charge_engagement = df.groupby(['nombre_chargés_affaires', 'temps_active_domaine_agencement']).size().reset_index(name='obs')
|
208 |
fig_nb_charge_engagement = px.bar(df_nb_charge_engagement, x='nombre_chargés_affaires', y='obs', color='temps_active_domaine_agencement', title="Le nombre de chargé.e d’affaires en agencement par année d'engagement", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
209 |
-
elements.append(cl.Plotly(name="chart_nb_charge_entreprise", figure=fig_nb_charge_engagement, display="
|
210 |
#await cl.sleep(2)
|
211 |
df_statut = df.groupby('fonction_Statut_repondant').size().reset_index(name='obs')
|
212 |
fig_statut = px.bar(df_statut, x='obs', y='fonction_Statut_repondant', orientation='h', color='obs', title="Le profil des répondants", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
213 |
-
elements.append(cl.Plotly(name="chart_statut", figure=fig_statut, display="
|
214 |
#await cl.sleep(2)
|
215 |
df1 = df
|
216 |
df1['principaux_interlocuteurs'] = df1['principaux_interlocuteurs'].str.split(';')
|
217 |
df1 = df1.explode('principaux_interlocuteurs')
|
218 |
df_interlocuteur = df1.groupby('principaux_interlocuteurs').size().reset_index(name='obs')
|
219 |
fig_interlocuteur = px.bar(df_interlocuteur, x='obs', y='principaux_interlocuteurs', orientation='h', color='obs', title="Les principaux interlocuteurs du CAA", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
220 |
-
elements.append(cl.Plotly(name="chart_interlocuteur", figure=fig_interlocuteur, display="
|
221 |
|
222 |
#await cl.sleep(2)
|
223 |
df_interlocuteur_entreprise = df1.groupby(['principaux_interlocuteurs', 'taille_entreprise']).size().reset_index(name='obs')
|
224 |
fig_interlocuteur_entreprise = px.bar(df_interlocuteur_entreprise, x='obs', y='principaux_interlocuteurs', orientation='h', color='taille_entreprise', title="Les principaux interlocuteurs du CAA par taille d'entreprise", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
225 |
-
elements.append(cl.Plotly(name="chart_interlocuteur_entreprise", figure=fig_interlocuteur_entreprise, display="
|
226 |
#await cl.sleep(2)
|
227 |
df_interlocuteur_nb_charge = df1.groupby(['principaux_interlocuteurs', 'nombre_chargés_affaires']).size().reset_index(name='obs')
|
228 |
fig_interlocuteur_nb_charge = px.bar(df_interlocuteur_nb_charge, x='obs', y='principaux_interlocuteurs', orientation='h', color='nombre_chargés_affaires', title="Les principaux interlocuteurs du CAA par nombre chargé.e d'affaires", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
229 |
-
elements.append(cl.Plotly(name="chart_interlocuteur_nb_charge", figure=fig_interlocuteur_nb_charge, display="
|
230 |
#await cl.sleep(2)
|
231 |
df2 = df
|
232 |
df2['principales_compétences_attendues'] = df2['principales_compétences_attendues'].str.split(';')
|
233 |
df2 = df2.explode('principales_compétences_attendues')
|
234 |
df_competences = df2.groupby('principales_compétences_attendues').size().reset_index(name='obs')
|
235 |
fig_competences = px.bar(df_competences, x='obs', y='principales_compétences_attendues', orientation='h', color='obs', title="Les principales compétences attendues", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
236 |
-
elements.append(cl.Plotly(name="chart_competences", figure=fig_competences, display="
|
237 |
#await cl.sleep(2)
|
238 |
df_competences_entreprise = df2.groupby(['principales_compétences_attendues', 'taille_entreprise']).size().reset_index(name='obs')
|
239 |
fig_competences_entreprise = px.bar(df_competences_entreprise, x='obs', y='principales_compétences_attendues', orientation='h', color='taille_entreprise', title="Les principales compétences attendues par taille d'entreprise", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
240 |
-
elements.append(cl.Plotly(name="chart_competences_entreprise", figure=fig_competences_entreprise, display="
|
241 |
#await cl.sleep(2)
|
242 |
df_competences_nb_charge = df2.groupby(['principales_compétences_attendues', 'nombre_chargés_affaires']).size().reset_index(name='obs')
|
243 |
fig_competences_nb_charge = px.bar(df_competences_nb_charge, x='obs', y='principales_compétences_attendues', orientation='h', color='nombre_chargés_affaires', title="Les principales compétences attendues par nombre chargé.e d'affaires", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
244 |
-
elements.append(cl.Plotly(name="chart_competences_nb_charge", figure=fig_competences_nb_charge, display="
|
245 |
#await cl.sleep(2)
|
246 |
df3 = df
|
247 |
df3['principales_compétences_relationnelles_attendues'] = df3['principales_compétences_relationnelles_attendues'].str.split(';')
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248 |
df3 = df3.explode('principales_compétences_relationnelles_attendues')
|
249 |
df_competences_relationnelles = df3.groupby('principales_compétences_relationnelles_attendues').size().reset_index(name='obs')
|
250 |
fig_competences_relationnelles = px.bar(df_competences_relationnelles, x='obs', y='principales_compétences_relationnelles_attendues', orientation='h', color='obs', title="Les compétences relationnelles attendues", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
251 |
-
elements.append(cl.Plotly(name="chart_competences_relationnelles", figure=fig_competences_relationnelles, display="
|
252 |
#await cl.sleep(2)
|
253 |
df_competences_relationnelles_entreprise = df3.groupby(['principales_compétences_relationnelles_attendues', 'taille_entreprise']).size().reset_index(name='obs')
|
254 |
fig_competences_relationnelles_entreprise = px.bar(df_competences_relationnelles_entreprise, x='obs', y='principales_compétences_relationnelles_attendues', orientation='h', color='taille_entreprise', title="Les compétences relationnelles attendues par taille d'entreprise", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
255 |
-
elements.append(cl.Plotly(name="chart_competences_relationnelles_entreprise", figure=fig_competences_relationnelles_entreprise, display="
|
256 |
#await cl.sleep(2)
|
257 |
df_competences_relationnelles_nb_charge = df3.groupby(['principales_compétences_relationnelles_attendues', 'nombre_chargés_affaires']).size().reset_index(name='obs')
|
258 |
fig_competences_relationnelles_nb_charge = px.bar(df_competences_relationnelles_nb_charge, x='obs', y='principales_compétences_relationnelles_attendues', orientation='h', color='nombre_chargés_affaires', title="Les compétences relationnelles attendues par nombre chargé.e d'affaires", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
259 |
-
elements.append(cl.Plotly(name="chart_competences_relationnelles_nb_charge", figure=fig_competences_relationnelles_nb_charge, display="
|
260 |
#await cl.sleep(2)
|
261 |
df4 = df
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262 |
df4['principales_compétences_gestion_attendues'] = df4['principales_compétences_gestion_attendues'].str.split(';')
|
263 |
df4 = df4.explode('principales_compétences_gestion_attendues')
|
264 |
df_competences_gestion = df4.groupby('principales_compétences_gestion_attendues').size().reset_index(name='obs')
|
265 |
fig_competences_gestion = px.bar(df_competences_gestion, x='obs', y='principales_compétences_gestion_attendues', orientation='h', color='obs', title="Les compétences en gestion attendues", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
266 |
-
elements.append(cl.Plotly(name="chart_competences_gestion", figure=fig_competences_gestion, display="
|
267 |
#await cl.sleep(2)
|
268 |
df_competences_gestion_entreprise = df4.groupby(['principales_compétences_gestion_attendues', 'taille_entreprise']).size().reset_index(name='obs')
|
269 |
fig_competences_gestion_entreprise = px.bar(df_competences_gestion_entreprise, x='obs', y='principales_compétences_gestion_attendues', orientation='h', color='taille_entreprise', title="Les compétences en gestion attendues par taille d'entreprise", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
270 |
-
elements.append(cl.Plotly(name="chart_competences_gestion_entreprise", figure=fig_competences_gestion_entreprise, display="
|
271 |
#await cl.sleep(2)
|
272 |
df_competences_gestion_nb_charge = df4.groupby(['principales_compétences_gestion_attendues', 'nombre_chargés_affaires']).size().reset_index(name='obs')
|
273 |
fig_competences_gestion_nb_charge = px.bar(df_competences_gestion_nb_charge, x='obs', y='principales_compétences_gestion_attendues', orientation='h', color='nombre_chargés_affaires', title="Les compétences en gestion attendues par nombre chargé.e d'affaires", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
274 |
-
elements.append(cl.Plotly(name="chart_competences_gestion_nb_charge", figure=fig_competences_gestion_nb_charge, display="
|
275 |
|
276 |
df_difficulte = df.groupby('difficultés_recrutement_chargé').size().reset_index(name='obs')
|
277 |
fig_difficulte = px.pie(df_difficulte, names='difficultés_recrutement_chargé', values='obs', color='obs', title="Difficulté de recruter un CAA", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe).update_traces(textposition='inside', textinfo='percent+label').update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
278 |
-
elements.append(cl.Plotly(name="chart_difficulte", figure=fig_difficulte, display="
|
279 |
|
280 |
df_formation = df.groupby('organisation_formation').size().reset_index(name='obs')
|
281 |
fig_formation = px.pie(df_formation, names='organisation_formation', values='obs', color='obs', title="Formations organisées pour les CAA", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe).update_traces(textposition='inside', textinfo='percent+label').update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
282 |
-
elements.append(cl.Plotly(name="chart_formation", figure=fig_formation, display="
|
283 |
|
284 |
df_formation_entreprise = df.groupby(['organisation_formation', 'taille_entreprise']).size().reset_index(name='obs')
|
285 |
fig_formation_entreprise = px.bar(df_formation_entreprise, x='organisation_formation', y='obs', color='taille_entreprise', title="Formations organisées pour les CAA par taille d'entreprise", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
286 |
-
elements.append(cl.Plotly(name="chart_formation_entreprise", figure=fig_formation_entreprise, display="
|
287 |
|
288 |
df_formation_nb_charge = df.groupby(['organisation_formation', 'nombre_chargés_affaires']).size().reset_index(name='obs')
|
289 |
fig_formation_nb_charge = px.bar(df_formation_nb_charge, x='organisation_formation', y='obs', color='nombre_chargés_affaires', title="Formations organisées pour les CAA par nombre chargé.e d'affaires", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
290 |
-
elements.append(cl.Plotly(name="chart_formation_nb_charge", figure=fig_formation_nb_charge, display="
|
291 |
|
292 |
|
293 |
df_activites_autonomie_chiffrage = df.groupby('jeune_chargé_activités_exercées_autonomie_autonomie_partielle_ou_non_Etude_chiffrage').size().reset_index(name='obs')
|
@@ -320,7 +320,7 @@ async def on_chat_start():
|
|
320 |
1,
|
321 |
)
|
322 |
fig_activites_autonomie.update_layout(title='Activités d\'un CAA junior', xaxis_tickfont_size=10, yaxis_tickfont_size=10, autosize=False, width=600, height=600)
|
323 |
-
elements.append(cl.Plotly(name="chart_activites_autonomie", figure=fig_activites_autonomie, display="
|
324 |
|
325 |
df_activites_autonomie_chiffrage_entreprise = df.groupby(['jeune_chargé_activités_exercées_autonomie_autonomie_partielle_ou_non_Etude_chiffrage', 'taille_entreprise']).size().reset_index(name='obs')
|
326 |
df_activites_autonomie_conception_entreprise = df.groupby(['jeune_chargé_activités_exercées_autonomie_autonomie_partielle_ou_non_Conception_technique', 'taille_entreprise']).size().reset_index(name='obs')
|
@@ -357,7 +357,7 @@ async def on_chat_start():
|
|
357 |
)
|
358 |
fig_activites_autonomie_entreprise.update_yaxes(categoryorder='category ascending')
|
359 |
fig_activites_autonomie_entreprise.update_layout(title='Activités d\'un CAA junior par taille entreprise', xaxis_tickfont_size=10, yaxis_tickfont_size=10, autosize=False, width=600, height=600, barmode='stack')
|
360 |
-
elements.append(cl.Plotly(name="chart_activites_autonomie_entreprise", figure=fig_activites_autonomie_entreprise, display="
|
361 |
|
362 |
df_activites_autonomie_chiffrage_statut = df.groupby(['jeune_chargé_activités_exercées_autonomie_autonomie_partielle_ou_non_Etude_chiffrage', 'fonction_Statut_repondant']).size().reset_index(name='obs')
|
363 |
df_activites_autonomie_conception_statut = df.groupby(['jeune_chargé_activités_exercées_autonomie_autonomie_partielle_ou_non_Conception_technique', 'fonction_Statut_repondant']).size().reset_index(name='obs')
|
@@ -392,7 +392,7 @@ async def on_chat_start():
|
|
392 |
)
|
393 |
fig_activites_autonomie_statut.update_yaxes(categoryorder='category ascending')
|
394 |
fig_activites_autonomie_statut.update_layout(title='Activités d\'un CAA junior par profil des répondants', xaxis_tickfont_size=10, yaxis_tickfont_size=10, autosize=False, width=600, height=600, barmode='stack')
|
395 |
-
elements.append(cl.Plotly(name="chart_activites_autonomie_statut", figure=fig_activites_autonomie_statut, display="
|
396 |
|
397 |
content_all = "Tableaux des données de La \"taille des entreprises ayant répondu\"\n" + df_taille.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"L’engagement dans le domaine de l’agencement\"\n" + df_temps.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"L’engagement dans le domaine de l’agencement\" par taille d'entreprise\n" + df_temps_entreprise.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Le nombre de chargé.e d’affaires en agencement\"\n" + df_nb_charge.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Le nombre de chargé.e d’affaires en agencement par taille d'entreprise\"\n" + df_nb_charge_entreprise.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Le nombre de chargé.e d’affaires en agencement par année d'engagement\"\n" + df_nb_charge_engagement.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Le profil des répondants\"\n" + df_statut.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Les principaux interlocuteurs du CAA\"\n" + df_interlocuteur.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Les principaux interlocuteurs du CAA\" par taille d'entreprise\n" + df_interlocuteur_entreprise.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Les principaux interlocuteurs du CAA\" par nombre chargé.e d'affaires\n" + df_interlocuteur_nb_charge.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Les principales compétences attendues\"\n" + df_competences.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Les principales compétences attendues\" par taille d'entreprise\n" + df_competences_entreprise.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Les principales compétences attendues\" par nombre chargé.e d'affaires\n" + df_competences_nb_charge.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Les compétences relationnelles attendues\"\n" + df_competences_relationnelles.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Les compétences relationnelles attendues par taille entreprise\"\n" + df_competences_relationnelles_entreprise.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Les compétences relationnelles attendues par nombre chargé.e d'affaires\"\n" + df_competences_relationnelles_nb_charge.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Les compétences en gestion attendues\"\n" + df_competences_gestion.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Les compétences en gestion attendues par taille entreprise\"\n" + df_competences_gestion_entreprise.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Les compétences en gestion attendues par nombre chargé.e d'affaires\"\n" + df_competences_gestion_nb_charge.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Difficulté de recruter un CAA\"\n" + df_difficulte.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Formations organisées pour les CAA\"\n" + df_formation.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Formations organisées pour les CAA par taille entreprise\"\n" + df_formation_entreprise.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Formations organisées pour les CAA par nombre chargé.e d'affaires\"\n" + df_formation_nb_charge.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Activités d’un CAA junior : Etude et Chiffrage\"\n" + df_activites_autonomie_chiffrage.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Activités d’un CAA junior : Conception Technique\"\n" + df_activites_autonomie_conception.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Activités d’un CAA junior : Gestion Administrative et Financière\"\n" + df_activites_autonomie_gestion.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Activités d’un CAA junior : Mise en Oeuvre\"\n" + df_activites_autonomie_MOE.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Activités d’un CAA junior : Relation Client et Cloturer Affaire\"\n" + df_activites_autonomie_cloturer_affaire.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Activités d’un CAA junior : Etude et Chiffrage par taille entreprise\"\n" + df_categorized_chiffrage_entreprise.to_string()
|
398 |
content_all_html = "Tableaux des données de La \"taille des entreprises ayant répondu\"\n" + df_taille.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"L’engagement dans le domaine de l’agencement\"\n" + df_temps.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"L’engagement dans le domaine de l’agencement\" par taille d'entreprise\n" + df_temps_entreprise.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Le nombre de chargé.e d’affaires en agencement\"\n" + df_nb_charge.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Le nombre de chargé.e d’affaires en agencement par taille d'entreprise\"\n" + df_nb_charge_entreprise.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Le nombre de chargé.e d’affaires en agencement par année d'engagement\"\n" + df_nb_charge_engagement.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Le profil des répondants\"\n" + df_statut.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Les principaux interlocuteurs du CAA\"\n" + df_interlocuteur.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Les principaux interlocuteurs du CAA\" par taille d'entreprise\n" + df_interlocuteur_entreprise.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Les principaux interlocuteurs du CAA\" par nombre chargé.e d'affaires\n" + df_interlocuteur_nb_charge.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Les principales compétences attendues\"\n" + df_competences.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Les principales compétences attendues\" par taille d'entreprise\n" + df_competences_entreprise.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Les principales compétences attendues\" par nombre chargé.e d'affaires\n" + df_competences_nb_charge.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Les compétences relationnelles attendues\"\n" + df_competences_relationnelles.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Les compétences relationnelles attendues par taille entreprise\"\n" + df_competences_relationnelles_entreprise.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Les compétences relationnelles attendues par nombre chargé.e d'affaires\"\n" + df_competences_relationnelles_nb_charge.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Les compétences en gestion attendues\"\n" + df_competences_gestion.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Les compétences en gestion attendues par taille entreprise\"\n" + df_competences_gestion_entreprise.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Les compétences en gestion attendues par nombre chargé.e d'affaires\"\n" + df_competences_gestion_nb_charge.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Difficulté de recruter un CAA\"\n" + df_difficulte.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Formations organisées pour les CAA\"\n" + df_formation.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Formations organisées pour les CAA par taille entreprise\"\n" + df_formation_entreprise.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Formations organisées pour les CAA par nombre chargé.e d'affaires\"\n" + df_formation_nb_charge.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Activités d’un CAA junior : Etude et Chiffrage\"\n" + df_activites_autonomie_chiffrage.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Activités d’un CAA junior : Conception Technique\"\n" + df_activites_autonomie_conception.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Activités d’un CAA junior : Gestion Administrative et Financière\"\n" + df_activites_autonomie_gestion.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Activités d’un CAA junior : Mise en Oeuvre\"\n" + df_activites_autonomie_MOE.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Activités d’un CAA junior : Relation Client et Cloturer Affaire\"\n" + df_activites_autonomie_cloturer_affaire.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Activités d’un CAA junior : Etude et Chiffrage par taille entreprise\"\n" + df_activites_autonomie_chiffrage_entreprise.to_html() + df_categorized_chiffrage_entreprise.to_html()
|
@@ -412,7 +412,7 @@ async def on_chat_start():
|
|
412 |
plt.imshow(wordcloud_principaux_interlocuteurs,interpolation="none")
|
413 |
plt.axis('off')
|
414 |
plt.title("Nuage de mots des principaux interlocuteurs")
|
415 |
-
elements_wordcloud_principaux_interlocuteurs.append(cl.Pyplot(name="plot_wordcloud_principaux_interlocuteurs", figure=fig_wordcloud_principaux_interlocuteurs, size="large", display="
|
416 |
|
417 |
options_entreprise1 = ['10 à 50 employés']
|
418 |
df1_entreprise1 = df1.loc[df1['taille_entreprise'].isin(options_entreprise1)]
|
@@ -423,7 +423,7 @@ async def on_chat_start():
|
|
423 |
plt.imshow(wordcloud_principaux_interlocuteurs_entreprise1,interpolation="none")
|
424 |
plt.axis('off')
|
425 |
plt.title("Nuage de mots des principaux interlocuteurs entreprise 10 à 50 employés")
|
426 |
-
elements_wordcloud_principaux_interlocuteurs.append(cl.Pyplot(name="plot_wordcloud_principaux_interlocuteurs_entreprise_10_50", figure=fig_wordcloud_principaux_interlocuteurs_entreprise1, size="large", display="
|
427 |
|
428 |
options_entreprise2 = ['51 à 100 employés']
|
429 |
df1_entreprise2 = df1.loc[df1['taille_entreprise'].isin(options_entreprise2)]
|
@@ -434,7 +434,7 @@ async def on_chat_start():
|
|
434 |
plt.imshow(wordcloud_principaux_interlocuteurs_entreprise2,interpolation="none")
|
435 |
plt.axis('off')
|
436 |
plt.title("Nuage de mots des principaux interlocuteurs entreprise 51 à 100 employés")
|
437 |
-
elements_wordcloud_principaux_interlocuteurs.append(cl.Pyplot(name="plot_wordcloud_principaux_interlocuteurs_entreprise_51_100", figure=fig_wordcloud_principaux_interlocuteurs_entreprise2, size="large", display="
|
438 |
|
439 |
options_entreprise3 = ['Moins de 10 employés']
|
440 |
df1_entreprise3 = df1.loc[df1['taille_entreprise'].isin(options_entreprise3)]
|
@@ -445,7 +445,7 @@ async def on_chat_start():
|
|
445 |
plt.imshow(wordcloud_principaux_interlocuteurs_entreprise3,interpolation="none")
|
446 |
plt.axis('off')
|
447 |
plt.title("Nuage de mots des principaux interlocuteurs entreprise Moins de 10 employés")
|
448 |
-
elements_wordcloud_principaux_interlocuteurs.append(cl.Pyplot(name="plot_wordcloud_principaux_interlocuteurs_entreprise_moins_10", figure=fig_wordcloud_principaux_interlocuteurs_entreprise3, size="large", display="
|
449 |
|
450 |
options_entreprise4 = ['Plus de 100 employés']
|
451 |
df1_entreprise4 = df1.loc[df1['taille_entreprise'].isin(options_entreprise4)]
|
@@ -456,7 +456,7 @@ async def on_chat_start():
|
|
456 |
plt.imshow(wordcloud_principaux_interlocuteurs_entreprise4,interpolation="none")
|
457 |
plt.axis('off')
|
458 |
plt.title("Nuage de mots des principaux interlocuteurs entreprise Plus de 100 employés")
|
459 |
-
elements_wordcloud_principaux_interlocuteurs.append(cl.Pyplot(name="plot_wordcloud_principaux_interlocuteurs_entreprise_plus_100", figure=fig_wordcloud_principaux_interlocuteurs_entreprise4, size="large", display="
|
460 |
|
461 |
await cl.Message( content="Nuage de mots des principaux interlocuteurs et croisement avec la taille des entreprises",elements=elements_wordcloud_principaux_interlocuteurs,).send()
|
462 |
|
|
|
153 |
cl.File(
|
154 |
name= action.description + ".txt",
|
155 |
path="./" + action.description + ".txt",
|
156 |
+
display="page",
|
157 |
),
|
158 |
]
|
159 |
await cl.Message(
|
|
|
184 |
df = pd.read_csv('./public/survey.csv')
|
185 |
df_taille = df.groupby('taille_entreprise').size().reset_index(name='obs')
|
186 |
fig_taille = px.pie(df_taille, names='taille_entreprise', values='obs', color='obs', title="La taille des entreprises ayant répondu", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe).update_traces(textposition='inside', textinfo='percent+label').update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
187 |
+
elements.append(cl.Plotly(name="chart_taille", figure=fig_taille, display="page", size="large"))
|
188 |
|
189 |
#await cl.sleep(2)
|
190 |
df_temps = df.groupby('temps_active_domaine_agencement').size().reset_index(name='obs')
|
191 |
fig_temps = px.pie(df_temps, names='temps_active_domaine_agencement', values='obs', color='obs', title="L’engagement dans le domaine de l’agencement", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe).update_traces(textposition='inside', textinfo='percent+label').update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
192 |
+
elements.append(cl.Plotly(name="chart_temps", figure=fig_temps, display="page", size="large"))
|
193 |
|
194 |
#await cl.sleep(2)
|
195 |
df_temps_entreprise = df.groupby(['temps_active_domaine_agencement', 'taille_entreprise']).size().reset_index(name='obs')
|
196 |
fig_temps_entreprise = px.bar(df_temps_entreprise, x='temps_active_domaine_agencement', y='obs', color='taille_entreprise', title="L’engagement dans le domaine de l’agencement par taille d'entreprise", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
197 |
+
elements.append(cl.Plotly(name="chart_temps_entreprise", figure=fig_temps_entreprise, display="page", size="large"))
|
198 |
#await cl.sleep(2)
|
199 |
df_nb_charge = df.groupby('nombre_chargés_affaires').size().reset_index(name='obs')
|
200 |
fig_nb_charge = px.pie(df_nb_charge, names='nombre_chargés_affaires', values='obs', color='obs', title="Le nombre de chargé.e d’affaires en agencement", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe).update_traces(textposition='inside', textinfo='percent+label').update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
201 |
+
elements.append(cl.Plotly(name="chart_nb_charge", figure=fig_nb_charge, display="page", size="large"))
|
202 |
#await cl.sleep(2)
|
203 |
df_nb_charge_entreprise = df.groupby(['nombre_chargés_affaires', 'taille_entreprise']).size().reset_index(name='obs')
|
204 |
fig_nb_charge_entreprise = px.bar(df_nb_charge_entreprise, x='nombre_chargés_affaires', y='obs', color='taille_entreprise', title="Le nombre de chargé.e d’affaires en agencement par taille d'entreprise", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
205 |
+
elements.append(cl.Plotly(name="chart_nb_charge_entreprise", figure=fig_nb_charge_entreprise, display="page", size="large"))
|
206 |
#await cl.sleep(2)
|
207 |
df_nb_charge_engagement = df.groupby(['nombre_chargés_affaires', 'temps_active_domaine_agencement']).size().reset_index(name='obs')
|
208 |
fig_nb_charge_engagement = px.bar(df_nb_charge_engagement, x='nombre_chargés_affaires', y='obs', color='temps_active_domaine_agencement', title="Le nombre de chargé.e d’affaires en agencement par année d'engagement", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
209 |
+
elements.append(cl.Plotly(name="chart_nb_charge_entreprise", figure=fig_nb_charge_engagement, display="page", size="large"))
|
210 |
#await cl.sleep(2)
|
211 |
df_statut = df.groupby('fonction_Statut_repondant').size().reset_index(name='obs')
|
212 |
fig_statut = px.bar(df_statut, x='obs', y='fonction_Statut_repondant', orientation='h', color='obs', title="Le profil des répondants", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
213 |
+
elements.append(cl.Plotly(name="chart_statut", figure=fig_statut, display="page", size="large"))
|
214 |
#await cl.sleep(2)
|
215 |
df1 = df
|
216 |
df1['principaux_interlocuteurs'] = df1['principaux_interlocuteurs'].str.split(';')
|
217 |
df1 = df1.explode('principaux_interlocuteurs')
|
218 |
df_interlocuteur = df1.groupby('principaux_interlocuteurs').size().reset_index(name='obs')
|
219 |
fig_interlocuteur = px.bar(df_interlocuteur, x='obs', y='principaux_interlocuteurs', orientation='h', color='obs', title="Les principaux interlocuteurs du CAA", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
220 |
+
elements.append(cl.Plotly(name="chart_interlocuteur", figure=fig_interlocuteur, display="page", size="large"))
|
221 |
|
222 |
#await cl.sleep(2)
|
223 |
df_interlocuteur_entreprise = df1.groupby(['principaux_interlocuteurs', 'taille_entreprise']).size().reset_index(name='obs')
|
224 |
fig_interlocuteur_entreprise = px.bar(df_interlocuteur_entreprise, x='obs', y='principaux_interlocuteurs', orientation='h', color='taille_entreprise', title="Les principaux interlocuteurs du CAA par taille d'entreprise", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
225 |
+
elements.append(cl.Plotly(name="chart_interlocuteur_entreprise", figure=fig_interlocuteur_entreprise, display="page", size="large"))
|
226 |
#await cl.sleep(2)
|
227 |
df_interlocuteur_nb_charge = df1.groupby(['principaux_interlocuteurs', 'nombre_chargés_affaires']).size().reset_index(name='obs')
|
228 |
fig_interlocuteur_nb_charge = px.bar(df_interlocuteur_nb_charge, x='obs', y='principaux_interlocuteurs', orientation='h', color='nombre_chargés_affaires', title="Les principaux interlocuteurs du CAA par nombre chargé.e d'affaires", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
229 |
+
elements.append(cl.Plotly(name="chart_interlocuteur_nb_charge", figure=fig_interlocuteur_nb_charge, display="page", size="large"))
|
230 |
#await cl.sleep(2)
|
231 |
df2 = df
|
232 |
df2['principales_compétences_attendues'] = df2['principales_compétences_attendues'].str.split(';')
|
233 |
df2 = df2.explode('principales_compétences_attendues')
|
234 |
df_competences = df2.groupby('principales_compétences_attendues').size().reset_index(name='obs')
|
235 |
fig_competences = px.bar(df_competences, x='obs', y='principales_compétences_attendues', orientation='h', color='obs', title="Les principales compétences attendues", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
236 |
+
elements.append(cl.Plotly(name="chart_competences", figure=fig_competences, display="page", size="large"))
|
237 |
#await cl.sleep(2)
|
238 |
df_competences_entreprise = df2.groupby(['principales_compétences_attendues', 'taille_entreprise']).size().reset_index(name='obs')
|
239 |
fig_competences_entreprise = px.bar(df_competences_entreprise, x='obs', y='principales_compétences_attendues', orientation='h', color='taille_entreprise', title="Les principales compétences attendues par taille d'entreprise", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
240 |
+
elements.append(cl.Plotly(name="chart_competences_entreprise", figure=fig_competences_entreprise, display="page", size="large"))
|
241 |
#await cl.sleep(2)
|
242 |
df_competences_nb_charge = df2.groupby(['principales_compétences_attendues', 'nombre_chargés_affaires']).size().reset_index(name='obs')
|
243 |
fig_competences_nb_charge = px.bar(df_competences_nb_charge, x='obs', y='principales_compétences_attendues', orientation='h', color='nombre_chargés_affaires', title="Les principales compétences attendues par nombre chargé.e d'affaires", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
244 |
+
elements.append(cl.Plotly(name="chart_competences_nb_charge", figure=fig_competences_nb_charge, display="page", size="large"))
|
245 |
#await cl.sleep(2)
|
246 |
df3 = df
|
247 |
df3['principales_compétences_relationnelles_attendues'] = df3['principales_compétences_relationnelles_attendues'].str.split(';')
|
248 |
df3 = df3.explode('principales_compétences_relationnelles_attendues')
|
249 |
df_competences_relationnelles = df3.groupby('principales_compétences_relationnelles_attendues').size().reset_index(name='obs')
|
250 |
fig_competences_relationnelles = px.bar(df_competences_relationnelles, x='obs', y='principales_compétences_relationnelles_attendues', orientation='h', color='obs', title="Les compétences relationnelles attendues", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
251 |
+
elements.append(cl.Plotly(name="chart_competences_relationnelles", figure=fig_competences_relationnelles, display="page", size="large"))
|
252 |
#await cl.sleep(2)
|
253 |
df_competences_relationnelles_entreprise = df3.groupby(['principales_compétences_relationnelles_attendues', 'taille_entreprise']).size().reset_index(name='obs')
|
254 |
fig_competences_relationnelles_entreprise = px.bar(df_competences_relationnelles_entreprise, x='obs', y='principales_compétences_relationnelles_attendues', orientation='h', color='taille_entreprise', title="Les compétences relationnelles attendues par taille d'entreprise", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
255 |
+
elements.append(cl.Plotly(name="chart_competences_relationnelles_entreprise", figure=fig_competences_relationnelles_entreprise, display="page", size="large"))
|
256 |
#await cl.sleep(2)
|
257 |
df_competences_relationnelles_nb_charge = df3.groupby(['principales_compétences_relationnelles_attendues', 'nombre_chargés_affaires']).size().reset_index(name='obs')
|
258 |
fig_competences_relationnelles_nb_charge = px.bar(df_competences_relationnelles_nb_charge, x='obs', y='principales_compétences_relationnelles_attendues', orientation='h', color='nombre_chargés_affaires', title="Les compétences relationnelles attendues par nombre chargé.e d'affaires", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
259 |
+
elements.append(cl.Plotly(name="chart_competences_relationnelles_nb_charge", figure=fig_competences_relationnelles_nb_charge, display="page", size="large"))
|
260 |
#await cl.sleep(2)
|
261 |
df4 = df
|
262 |
df4['principales_compétences_gestion_attendues'] = df4['principales_compétences_gestion_attendues'].str.split(';')
|
263 |
df4 = df4.explode('principales_compétences_gestion_attendues')
|
264 |
df_competences_gestion = df4.groupby('principales_compétences_gestion_attendues').size().reset_index(name='obs')
|
265 |
fig_competences_gestion = px.bar(df_competences_gestion, x='obs', y='principales_compétences_gestion_attendues', orientation='h', color='obs', title="Les compétences en gestion attendues", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
266 |
+
elements.append(cl.Plotly(name="chart_competences_gestion", figure=fig_competences_gestion, display="page", size="large"))
|
267 |
#await cl.sleep(2)
|
268 |
df_competences_gestion_entreprise = df4.groupby(['principales_compétences_gestion_attendues', 'taille_entreprise']).size().reset_index(name='obs')
|
269 |
fig_competences_gestion_entreprise = px.bar(df_competences_gestion_entreprise, x='obs', y='principales_compétences_gestion_attendues', orientation='h', color='taille_entreprise', title="Les compétences en gestion attendues par taille d'entreprise", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
270 |
+
elements.append(cl.Plotly(name="chart_competences_gestion_entreprise", figure=fig_competences_gestion_entreprise, display="page", size="large"))
|
271 |
#await cl.sleep(2)
|
272 |
df_competences_gestion_nb_charge = df4.groupby(['principales_compétences_gestion_attendues', 'nombre_chargés_affaires']).size().reset_index(name='obs')
|
273 |
fig_competences_gestion_nb_charge = px.bar(df_competences_gestion_nb_charge, x='obs', y='principales_compétences_gestion_attendues', orientation='h', color='nombre_chargés_affaires', title="Les compétences en gestion attendues par nombre chargé.e d'affaires", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
274 |
+
elements.append(cl.Plotly(name="chart_competences_gestion_nb_charge", figure=fig_competences_gestion_nb_charge, display="page", size="large"))
|
275 |
|
276 |
df_difficulte = df.groupby('difficultés_recrutement_chargé').size().reset_index(name='obs')
|
277 |
fig_difficulte = px.pie(df_difficulte, names='difficultés_recrutement_chargé', values='obs', color='obs', title="Difficulté de recruter un CAA", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe).update_traces(textposition='inside', textinfo='percent+label').update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
278 |
+
elements.append(cl.Plotly(name="chart_difficulte", figure=fig_difficulte, display="page", size="large"))
|
279 |
|
280 |
df_formation = df.groupby('organisation_formation').size().reset_index(name='obs')
|
281 |
fig_formation = px.pie(df_formation, names='organisation_formation', values='obs', color='obs', title="Formations organisées pour les CAA", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe).update_traces(textposition='inside', textinfo='percent+label').update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
282 |
+
elements.append(cl.Plotly(name="chart_formation", figure=fig_formation, display="page", size="large"))
|
283 |
|
284 |
df_formation_entreprise = df.groupby(['organisation_formation', 'taille_entreprise']).size().reset_index(name='obs')
|
285 |
fig_formation_entreprise = px.bar(df_formation_entreprise, x='organisation_formation', y='obs', color='taille_entreprise', title="Formations organisées pour les CAA par taille d'entreprise", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
|
286 |
+
elements.append(cl.Plotly(name="chart_formation_entreprise", figure=fig_formation_entreprise, display="page", size="large"))
|
287 |
|
288 |
df_formation_nb_charge = df.groupby(['organisation_formation', 'nombre_chargés_affaires']).size().reset_index(name='obs')
|
289 |
fig_formation_nb_charge = px.bar(df_formation_nb_charge, x='organisation_formation', y='obs', color='nombre_chargés_affaires', title="Formations organisées pour les CAA par nombre chargé.e d'affaires", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
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290 |
+
elements.append(cl.Plotly(name="chart_formation_nb_charge", figure=fig_formation_nb_charge, display="page", size="large"))
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291 |
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292 |
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293 |
df_activites_autonomie_chiffrage = df.groupby('jeune_chargé_activités_exercées_autonomie_autonomie_partielle_ou_non_Etude_chiffrage').size().reset_index(name='obs')
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320 |
1,
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321 |
)
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322 |
fig_activites_autonomie.update_layout(title='Activités d\'un CAA junior', xaxis_tickfont_size=10, yaxis_tickfont_size=10, autosize=False, width=600, height=600)
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323 |
+
elements.append(cl.Plotly(name="chart_activites_autonomie", figure=fig_activites_autonomie, display="page", size="large"))
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324 |
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325 |
df_activites_autonomie_chiffrage_entreprise = df.groupby(['jeune_chargé_activités_exercées_autonomie_autonomie_partielle_ou_non_Etude_chiffrage', 'taille_entreprise']).size().reset_index(name='obs')
|
326 |
df_activites_autonomie_conception_entreprise = df.groupby(['jeune_chargé_activités_exercées_autonomie_autonomie_partielle_ou_non_Conception_technique', 'taille_entreprise']).size().reset_index(name='obs')
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357 |
)
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358 |
fig_activites_autonomie_entreprise.update_yaxes(categoryorder='category ascending')
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359 |
fig_activites_autonomie_entreprise.update_layout(title='Activités d\'un CAA junior par taille entreprise', xaxis_tickfont_size=10, yaxis_tickfont_size=10, autosize=False, width=600, height=600, barmode='stack')
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360 |
+
elements.append(cl.Plotly(name="chart_activites_autonomie_entreprise", figure=fig_activites_autonomie_entreprise, display="page", size="large"))
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361 |
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362 |
df_activites_autonomie_chiffrage_statut = df.groupby(['jeune_chargé_activités_exercées_autonomie_autonomie_partielle_ou_non_Etude_chiffrage', 'fonction_Statut_repondant']).size().reset_index(name='obs')
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363 |
df_activites_autonomie_conception_statut = df.groupby(['jeune_chargé_activités_exercées_autonomie_autonomie_partielle_ou_non_Conception_technique', 'fonction_Statut_repondant']).size().reset_index(name='obs')
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392 |
)
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393 |
fig_activites_autonomie_statut.update_yaxes(categoryorder='category ascending')
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394 |
fig_activites_autonomie_statut.update_layout(title='Activités d\'un CAA junior par profil des répondants', xaxis_tickfont_size=10, yaxis_tickfont_size=10, autosize=False, width=600, height=600, barmode='stack')
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395 |
+
elements.append(cl.Plotly(name="chart_activites_autonomie_statut", figure=fig_activites_autonomie_statut, display="page", size="large"))
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396 |
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397 |
content_all = "Tableaux des données de La \"taille des entreprises ayant répondu\"\n" + df_taille.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"L’engagement dans le domaine de l’agencement\"\n" + df_temps.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"L’engagement dans le domaine de l’agencement\" par taille d'entreprise\n" + df_temps_entreprise.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Le nombre de chargé.e d’affaires en agencement\"\n" + df_nb_charge.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Le nombre de chargé.e d’affaires en agencement par taille d'entreprise\"\n" + df_nb_charge_entreprise.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Le nombre de chargé.e d’affaires en agencement par année d'engagement\"\n" + df_nb_charge_engagement.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Le profil des répondants\"\n" + df_statut.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Les principaux interlocuteurs du CAA\"\n" + df_interlocuteur.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Les principaux interlocuteurs du CAA\" par taille d'entreprise\n" + df_interlocuteur_entreprise.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Les principaux interlocuteurs du CAA\" par nombre chargé.e d'affaires\n" + df_interlocuteur_nb_charge.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Les principales compétences attendues\"\n" + df_competences.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Les principales compétences attendues\" par taille d'entreprise\n" + df_competences_entreprise.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Les principales compétences attendues\" par nombre chargé.e d'affaires\n" + df_competences_nb_charge.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Les compétences relationnelles attendues\"\n" + df_competences_relationnelles.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Les compétences relationnelles attendues par taille entreprise\"\n" + df_competences_relationnelles_entreprise.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Les compétences relationnelles attendues par nombre chargé.e d'affaires\"\n" + df_competences_relationnelles_nb_charge.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Les compétences en gestion attendues\"\n" + df_competences_gestion.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Les compétences en gestion attendues par taille entreprise\"\n" + df_competences_gestion_entreprise.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Les compétences en gestion attendues par nombre chargé.e d'affaires\"\n" + df_competences_gestion_nb_charge.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Difficulté de recruter un CAA\"\n" + df_difficulte.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Formations organisées pour les CAA\"\n" + df_formation.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Formations organisées pour les CAA par taille entreprise\"\n" + df_formation_entreprise.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Formations organisées pour les CAA par nombre chargé.e d'affaires\"\n" + df_formation_nb_charge.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Activités d’un CAA junior : Etude et Chiffrage\"\n" + df_activites_autonomie_chiffrage.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Activités d’un CAA junior : Conception Technique\"\n" + df_activites_autonomie_conception.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Activités d’un CAA junior : Gestion Administrative et Financière\"\n" + df_activites_autonomie_gestion.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Activités d’un CAA junior : Mise en Oeuvre\"\n" + df_activites_autonomie_MOE.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Activités d’un CAA junior : Relation Client et Cloturer Affaire\"\n" + df_activites_autonomie_cloturer_affaire.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Activités d’un CAA junior : Etude et Chiffrage par taille entreprise\"\n" + df_categorized_chiffrage_entreprise.to_string()
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398 |
content_all_html = "Tableaux des données de La \"taille des entreprises ayant répondu\"\n" + df_taille.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"L’engagement dans le domaine de l’agencement\"\n" + df_temps.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"L’engagement dans le domaine de l’agencement\" par taille d'entreprise\n" + df_temps_entreprise.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Le nombre de chargé.e d’affaires en agencement\"\n" + df_nb_charge.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Le nombre de chargé.e d’affaires en agencement par taille d'entreprise\"\n" + df_nb_charge_entreprise.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Le nombre de chargé.e d’affaires en agencement par année d'engagement\"\n" + df_nb_charge_engagement.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Le profil des répondants\"\n" + df_statut.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Les principaux interlocuteurs du CAA\"\n" + df_interlocuteur.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Les principaux interlocuteurs du CAA\" par taille d'entreprise\n" + df_interlocuteur_entreprise.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Les principaux interlocuteurs du CAA\" par nombre chargé.e d'affaires\n" + df_interlocuteur_nb_charge.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Les principales compétences attendues\"\n" + df_competences.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Les principales compétences attendues\" par taille d'entreprise\n" + df_competences_entreprise.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Les principales compétences attendues\" par nombre chargé.e d'affaires\n" + df_competences_nb_charge.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Les compétences relationnelles attendues\"\n" + df_competences_relationnelles.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Les compétences relationnelles attendues par taille entreprise\"\n" + df_competences_relationnelles_entreprise.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Les compétences relationnelles attendues par nombre chargé.e d'affaires\"\n" + df_competences_relationnelles_nb_charge.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Les compétences en gestion attendues\"\n" + df_competences_gestion.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Les compétences en gestion attendues par taille entreprise\"\n" + df_competences_gestion_entreprise.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Les compétences en gestion attendues par nombre chargé.e d'affaires\"\n" + df_competences_gestion_nb_charge.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Difficulté de recruter un CAA\"\n" + df_difficulte.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Formations organisées pour les CAA\"\n" + df_formation.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Formations organisées pour les CAA par taille entreprise\"\n" + df_formation_entreprise.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Formations organisées pour les CAA par nombre chargé.e d'affaires\"\n" + df_formation_nb_charge.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Activités d’un CAA junior : Etude et Chiffrage\"\n" + df_activites_autonomie_chiffrage.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Activités d’un CAA junior : Conception Technique\"\n" + df_activites_autonomie_conception.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Activités d’un CAA junior : Gestion Administrative et Financière\"\n" + df_activites_autonomie_gestion.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Activités d’un CAA junior : Mise en Oeuvre\"\n" + df_activites_autonomie_MOE.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Activités d’un CAA junior : Relation Client et Cloturer Affaire\"\n" + df_activites_autonomie_cloturer_affaire.to_html() + "\n\nTableaux des données de \"Activités d’un CAA junior : Etude et Chiffrage par taille entreprise\"\n" + df_activites_autonomie_chiffrage_entreprise.to_html() + df_categorized_chiffrage_entreprise.to_html()
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412 |
plt.imshow(wordcloud_principaux_interlocuteurs,interpolation="none")
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413 |
plt.axis('off')
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414 |
plt.title("Nuage de mots des principaux interlocuteurs")
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415 |
+
elements_wordcloud_principaux_interlocuteurs.append(cl.Pyplot(name="plot_wordcloud_principaux_interlocuteurs", figure=fig_wordcloud_principaux_interlocuteurs, size="large", display="page"))
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416 |
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417 |
options_entreprise1 = ['10 à 50 employés']
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418 |
df1_entreprise1 = df1.loc[df1['taille_entreprise'].isin(options_entreprise1)]
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423 |
plt.imshow(wordcloud_principaux_interlocuteurs_entreprise1,interpolation="none")
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424 |
plt.axis('off')
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425 |
plt.title("Nuage de mots des principaux interlocuteurs entreprise 10 à 50 employés")
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426 |
+
elements_wordcloud_principaux_interlocuteurs.append(cl.Pyplot(name="plot_wordcloud_principaux_interlocuteurs_entreprise_10_50", figure=fig_wordcloud_principaux_interlocuteurs_entreprise1, size="large", display="page"))
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427 |
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428 |
options_entreprise2 = ['51 à 100 employés']
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429 |
df1_entreprise2 = df1.loc[df1['taille_entreprise'].isin(options_entreprise2)]
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434 |
plt.imshow(wordcloud_principaux_interlocuteurs_entreprise2,interpolation="none")
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435 |
plt.axis('off')
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436 |
plt.title("Nuage de mots des principaux interlocuteurs entreprise 51 à 100 employés")
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437 |
+
elements_wordcloud_principaux_interlocuteurs.append(cl.Pyplot(name="plot_wordcloud_principaux_interlocuteurs_entreprise_51_100", figure=fig_wordcloud_principaux_interlocuteurs_entreprise2, size="large", display="page"))
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438 |
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439 |
options_entreprise3 = ['Moins de 10 employés']
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440 |
df1_entreprise3 = df1.loc[df1['taille_entreprise'].isin(options_entreprise3)]
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445 |
plt.imshow(wordcloud_principaux_interlocuteurs_entreprise3,interpolation="none")
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446 |
plt.axis('off')
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447 |
plt.title("Nuage de mots des principaux interlocuteurs entreprise Moins de 10 employés")
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448 |
+
elements_wordcloud_principaux_interlocuteurs.append(cl.Pyplot(name="plot_wordcloud_principaux_interlocuteurs_entreprise_moins_10", figure=fig_wordcloud_principaux_interlocuteurs_entreprise3, size="large", display="page"))
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449 |
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450 |
options_entreprise4 = ['Plus de 100 employés']
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451 |
df1_entreprise4 = df1.loc[df1['taille_entreprise'].isin(options_entreprise4)]
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456 |
plt.imshow(wordcloud_principaux_interlocuteurs_entreprise4,interpolation="none")
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457 |
plt.axis('off')
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458 |
plt.title("Nuage de mots des principaux interlocuteurs entreprise Plus de 100 employés")
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459 |
+
elements_wordcloud_principaux_interlocuteurs.append(cl.Pyplot(name="plot_wordcloud_principaux_interlocuteurs_entreprise_plus_100", figure=fig_wordcloud_principaux_interlocuteurs_entreprise4, size="large", display="page"))
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460 |
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461 |
await cl.Message( content="Nuage de mots des principaux interlocuteurs et croisement avec la taille des entreprises",elements=elements_wordcloud_principaux_interlocuteurs,).send()
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462 |
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