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import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
def repartition_par_categorie(st,data):
val_code = data['prdtypecode'].unique()
target_count = (data["prdtypecode"].value_counts(normalize=True)*100).reset_index()
target_count.columns=["prdtypecode","pourcentage"]
plt.figure(figsize=(10,3))
ax = sns.barplot( x="prdtypecode", y="pourcentage", data=target_count)
ax.axhline(y=100/len(val_code),color="green",linewidth=2, alpha=0.5)
plt.xticks(rotation=45)
plt.xlabel('Code produit')
plt.ylabel('Pourcentage')
plt.grid()
plt.title("Distribution des valeurs de la target")
# Afficher le graphique avec Streamlit
col1, col2,col3 = st.columns([6,1,3])
with col1:
st.pyplot(plt)
with col3:
st.markdown('<div class="rounded-border"></div>', unsafe_allow_html=True)
st.write("\n\n\n\n\n\n")
st.write("La catégorie la plus présente représente 12% du corpus.")
st.write("Si la base était uniformément répartie:")
st.write(f"=> chaque code serait représenté à {100/len(val_code):.2f}% de la base")
def repartition_longueur_categorie(st,data):
data["designation_length"] = data["designation"].str.len()
data["description_length"] = data["description"].str.len()
plt.figure(figsize=(10,4))
ax = sns.histplot(x='designation_length', data=data,bins=50);
ax.axhline(data["designation_length"].mean(),color="r",linewidth=2, alpha=0.5)
plt.xticks(rotation=45)
plt.xlabel("Longueur de la designation en caractères");
plt.ylabel("nb d'occurences");
plt.grid()
plt.title("Répartition des longueurs des designations");
col1, col2,col3 = st.columns([2,6,3])
with col1:
st.write(data["designation_length"].describe())
with col2:
st.pyplot(plt)
with col3:
st.text('')
st.text('')
st.text('')
st.text('')
st.text('')
st.text('')
st.write(f'=> Longueur de la designation est comprise entre {data["designation_length"].min()} et {data["designation_length"].max()} caractères')
st.write("on a une majeure partie de la distribution entre 45 et 100 caractères, puis un pic à 250 caractères")
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