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def load_df_events_clean()
Chargement des données des événements à venir
  • Loading branch information
@Mendi33
Mendi33 committed Jul 9, 2024
1 parent 301fc1a commit 17dcc63
Showing 1 changed file with 0 additions and 227 deletions.
227 changes: 0 additions & 227 deletions dashboards/app/home.py
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Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -1,227 +0,0 @@
from pathlib import Path

import pandas as pd
import streamlit as st
import streamlit_authenticator as stauth
import yaml
from st_pages import Page, show_pages
from yaml.loader import SafeLoader

# Configuration de la page
st.set_page_config(
layout="wide",
page_title="Dashboard Zéro Déchet Sauvage",
page_icon=":dolphin:",
menu_items={
"About": "https://www.zero-dechet-sauvage.org/",
},
)

# load and apply CSS styles
def load_css(file_name: str) -> None:
with Path(file_name).open() as f:
st.markdown(f"<style>{f.readline()}</style>", unsafe_allow_html=True)


# Login
p_cred = Path(".credentials.yml")
with p_cred.open() as file:
config = yaml.load(file, Loader=SafeLoader)

authenticator = stauth.Authenticate(
config["credentials"],
config["cookie"]["name"],
config["cookie"]["key"],
config["cookie"]["expiry_days"],
config["pre-authorized"],
)
authenticator.login(
fields={
"Form name": "Connexion",
"Username": "Identifiant",
"Password": "Mot de passe",
"Login": "Connexion",
},
)

if st.session_state["authentication_status"]:
show_pages(
[
Page("home.py", "Accueil", "🏠"),
],
)

# Load and apply the CSS file at the start of your app
# local debug
load_css("style.css")

st.markdown(
"""
# Bienvenue 👋
#### Visualiser les collectes de déchets qui ont lieu sur votre territoire !
""",
)

st.markdown("""# À propos""")

# Chargement des données et filtre géographique à l'arrivée sur le dashboard
# Table des volumes par matériaux
@st.cache_data
def load_df_other() -> pd.DataFrame:
df = pd.read_csv(
"https://github.com/dataforgoodfr/12_zero_dechet_sauvage/raw/2-"
"nettoyage-et-augmentation-des-donn%C3%A9es/Exploration_visuali"
"sation/data/data_zds_enriched.csv",
)
# Ajout des colonnes DEP_CODE_NOM et COMMUNE_CODE_NOM qui concatenent le numéro INSEE
# et le nom de l'entité géographique (ex : 13 - Bouches du Rhône)
df["DEP_CODE_NOM"] = df["DEP"] + " - " + df["DEPARTEMENT"]
df["COMMUNE_CODE_NOM"] = df["INSEE_COM"] + " - " + df["commune"]
return df

# Table des structures
@st.cache_data
def load_structures() -> pd.DataFrame:
df = pd.read_csv(
"https://github.com/dataforgoodfr/12_zero_dechet_sauvage/raw/4-"
"onglet-structures/Exploration_visuali"
"sation/data/structures_export_cleaned.csv",
index_col=0,
)
# Ajout des colonnes DEP_CODE_NOM et COMMUNE_CODE_NOM qui concatenent le numéro INSEE
# et le nom de l'entité géographique (ex : 13 - Bouches du Rhône)
df["DEP_CODE_NOM"] = df["dep"] + " - " + df["departement"]
df["COMMUNE_CODE_NOM"] = df["INSEE_COM"] + " - " + df["COMMUNE"]
df.columns = [c.upper() for c in df.columns]
return df

# Table du nb de déchets
@st.cache_data
def load_df_nb_dechet() -> pd.DataFrame:
return pd.read_csv(
"https://github.com/dataforgoodfr/12_zero_dechet_sauvage/raw/2-"
"nettoyage-et-augmentation-des-donn%C3%A9es/Exploration_visuali"
"sation/data/data_releve_nb_dechet.csv",
)

@st.cache_data
# Définition d'une fonction pour charger les evenements à venir
def load_df_events_clean() -> pd.DataFrame:
return pd.read_csv(
"https://github.com/dataforgoodfr/12_zero_dechet_sauvage/raw/2-"
"nettoyage-et-augmentation-des-donn%C3%A9es/Exploration_visuali"
"sation/data/export_events_cleaned.csv",
)

# Appel des fonctions pour charger les données
df_other = load_df_other()
df_structures = load_structures()
df_events = load_df_events_clean()

# Création du filtre par niveau géographique : correspondance labels et variables
df_nb_dechets = load_df_nb_dechet()

# Création du filtre par niveau géographique : correspondance labels et variables du df
niveaux_admin_dict = {
"Région": "REGION",
"Département": "DEP_CODE_NOM",
"EPCI": "LIBEPCI",
"Commune": "COMMUNE_CODE_NOM",
}

# 1ère étape : sélection du niveau administratif concerné (région, dép...)
# Si déjà saisi précédemment, initialiser le filtre avec les valeurs entrées précédemment
# Récupérer les index pour conserver la valeur des filtres au changement de pages
# Filtre niveau administratif
niveau_admin = st.session_state.get("niveau_admin", None)
index_admin = st.session_state.get("index_admin", None)
# Filtre collectivité
collectivite = st.session_state.get("collectivite", None)
index_collec = st.session_state.get("index_collec", None)

# Initialiser la selectbox avec l'index récupéré
select_niveauadmin = st.selectbox(
"Niveau administratif : ",
niveaux_admin_dict.keys(),
index=index_admin,
placeholder="Choisir une option",
)

if select_niveauadmin is not None:
# Filtrer la liste des collectivités en fonction du niveau admin
liste_collectivites = df_other[niveaux_admin_dict[select_niveauadmin]]
liste_collectivites = liste_collectivites.sort_values().unique()

# 2ème filtre : sélection de la collectivité concernée
select_collectivite = st.selectbox(
"Collectivité : ",
liste_collectivites,
index=index_collec,
placeholder="Choisir une collectivité",
)

button_disabled = not select_niveauadmin or not select_collectivite
if st.button("Enregistrer la sélection", disabled=button_disabled):
# Enregistrer les valeurs sélectionnées dans le session.state
st.session_state["niveau_admin"] = select_niveauadmin
st.session_state["index_admin"] = list(niveaux_admin_dict.keys()).index(
select_niveauadmin,
)

st.session_state["collectivite"] = select_collectivite
st.session_state["index_collec"] = list(liste_collectivites).index(
select_collectivite,
)

# Afficher la collectivité sélectionnée
st.write(f"Vous avez sélectionné : {select_niveauadmin} {select_collectivite}.")
show_pages(
[
Page("home.py", "Accueil", "🏠"),
Page("pages/structures.py", "Structures", "🔭"),
Page("pages/actions.py", "Actions", "👊"),
Page("pages/data.py", "Data", "🔍"),
Page("pages/hotspots.py", "Hotspots", "🔥"),
],
)

# Filtrer et enregistrer le DataFrame dans un session state pour la suite
colonne_filtre = niveaux_admin_dict[select_niveauadmin]
df_other_filtre = df_other[df_other[colonne_filtre] == select_collectivite]
st.session_state["df_other_filtre"] = df_other_filtre

# Filtrer dataframe structures et enregistrer dans le session.state
df_structures_filtre = df_structures[
df_structures[colonne_filtre] == select_collectivite
]
st.session_state["structures_filtre"] = df_structures_filtre
st.session_state["structures"] = df_structures
st.session_state["events"] = df_events

# Filtrer et enregistrer le dataframe nb_dechets dans session.State
# Récuperer la liste des relevés
id_releves = df_other_filtre["ID_RELEVE"].unique()
# Filtrer df_nb_dechets sur la liste des relevés
st.session_state["df_nb_dechets_filtre"] = df_nb_dechets[
df_nb_dechets["ID_RELEVE"].isin(id_releves)
]

# Afficher le nombre de relevés disponibles
nb_releves = len(st.session_state["df_other_filtre"])
st.write(
f"{nb_releves} relevés de collecte sont disponibles \
pour l'analyse sur votre territoire.",
)

authenticator.logout()
elif st.session_state["authentication_status"] is False:
st.error("Mauvais identifiants ou mot de passe.")
elif st.session_state["authentication_status"] is None:
st.warning("Veuillez entrer votre identifiant et mot de passe")

show_pages(
[
Page("home.py", "Home", "🏠 "),
Page("pages/register.py", "S'enregistrer", "🚀"),
],
)

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