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[tg] - retrait des VIDES et INDETERMINES dans les metrics de l'onglet 3
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@tgazagnes
tgazagnes committed May 29, 2024
1 parent 5334ee7 commit 4c048eb
Showing 1 changed file with 67 additions and 50 deletions.
117 changes: 67 additions & 50 deletions dashboards/app/pages/data.py
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Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -5,6 +5,7 @@
from folium import IFrame
import math
import locale
import duckdb


# Configuration de la page
Expand Down Expand Up @@ -1130,11 +1131,24 @@ def french_format(x: int) -> str:
# Filtration des données pour nb_dechets
df_init = pd.merge(df_dechet_copy, df_filtered, on="ID_RELEVE", how="inner")

# Data pour le plot secteur
secteur_df = df_init[df_init["type_regroupement"].isin(["SECTEUR"])]
secteur_df = secteur_df[
secteur_df["NIVEAU_CARAC"] == 4
] # Filtre sur relevés de niveau 4
# Data pour le plot secteur : filtrer par type_regroup et niveau 4

secteur_df = duckdb.query(
(
"SELECT * "
"FROM df_init "
"WHERE type_regroupement='SECTEUR' AND NIVEAU_CARAC = 4 AND categorie NOT IN ('VIDE', 'INDÉTERMINÉ');"
)
).to_df()

# Calcul du nombre de secteurs VIDE et INDETERMINE
nb_vide_indetermine = duckdb.query(
(
"SELECT sum(nb_dechet)"
"FROM df_init "
"WHERE type_regroupement='SECTEUR' AND NIVEAU_CARAC = 4 AND categorie IN ('VIDE', 'INDÉTERMINÉ');"
)
).fetchone()[0]

top_secteur_df = (
secteur_df.groupby("categorie")["nb_dechet"]
Expand All @@ -1148,8 +1162,22 @@ def french_format(x: int) -> str:
].astype(int)

# Data pour le plot responsabilités
rep_df = df_init[df_init["type_regroupement"].isin(["REP"])]
rep_df = rep_df[rep_df["NIVEAU_CARAC"] == 4] # Filtre sur relevés de niveau 4
rep_df = duckdb.query(
(
"SELECT * "
"FROM df_init "
"WHERE type_regroupement='REP' AND NIVEAU_CARAC = 4 AND categorie NOT IN ('VIDE', 'INDÉTERMINÉ');"
)
).to_df() # Filtre sur le regroupement REP et le niveau 4, exclusion des vides et indeterminés

# Calcul du nombre de secteurs VIDE et INDETERMINE
nb_vide_indetermine_REP = duckdb.query(
(
"SELECT sum(nb_dechet)"
"FROM df_init "
"WHERE type_regroupement='REP' AND NIVEAU_CARAC = 4 AND categorie IN ('VIDE', 'INDÉTERMINÉ');"
)
).fetchone()[0]

top_rep_df = (
rep_df.groupby("categorie")["nb_dechet"].sum().sort_values(ascending=True)
Expand All @@ -1159,10 +1187,23 @@ def french_format(x: int) -> str:

# Data pour le plot marque

marque_df = df_init[df_init["type_regroupement"].isin(["MARQUE"])]
marque_df = marque_df[
marque_df["NIVEAU_CARAC"] >= 2
] # Filtre sur relevés de niveau 2, 3 et 4
# Data pour le plot responsabilités
marque_df = duckdb.query(
(
"SELECT * "
"FROM df_init "
"WHERE type_regroupement='MARQUE' AND NIVEAU_CARAC >= 2 AND categorie NOT IN ('VIDE', 'INDÉTERMINÉ');"
)
).to_df() # Filtre sur le regroupement REP et le niveau 4, exclusion des vides et indeterminés

# Calcul du nombre de secteurs VIDE et INDETERMINE
nb_vide_indetermine_marque = duckdb.query(
(
"SELECT sum(nb_dechet)"
"FROM df_init "
"WHERE type_regroupement='MARQUE' AND NIVEAU_CARAC = 4 AND categorie IN ('VIDE', 'INDÉTERMINÉ');"
)
).fetchone()[0]

top_marque_df = (
marque_df.groupby("categorie")["nb_dechet"]
Expand All @@ -1175,34 +1216,23 @@ def french_format(x: int) -> str:
int
)

# Chiffres clés
# Chiffres clés secteurs
nb_dechet_secteur = secteur_df["nb_dechet"].sum()
nb_secteurs = len(top_secteur_df["Secteur"].unique())
nb_dechet_marque = marque_df["nb_dechet"].sum()
nb_marques = len(top_marque_df["Marque"].unique())
nb_secteurs = secteur_df["categorie"].nunique()
collectes_sect = secteur_df["ID_RELEVE"].nunique()

# Chiffres clés filières REP
nb_dechet_rep = rep_df["nb_dechet"].sum()
collectes_rep = rep_df["ID_RELEVE"].nunique()
nb_rep = rep_df["categorie"].nunique()

# Chiffres clés marques
nb_dechet_marque = marque_df["nb_dechet"].sum()
nb_marques = marque_df["categorie"].nunique()
collectes_marque = marque_df["ID_RELEVE"].nunique()
nb_dechet_rep = rep_df["nb_dechet"].sum()
nb_rep = len(top_rep_df["Responsabilité élargie producteur"].unique())

### ANALYSE PAR SECTEUR
st.write("**Analyse par secteur économique** (relevés de niveau 4 uniquement)")
# Retrait des categoriés "VIDE" et "INDERTERMINE" si présentes et recupération des valeurs
nb_vide_indetermine = 0
if "VIDE" in top_secteur_df["Secteur"].unique():
df_vide_indetermine = top_secteur_df[top_secteur_df["Secteur"] == "VIDE"]
nb_vide_indetermine = df_vide_indetermine["Nombre de déchets"].sum()
elif "INDÉTERMINÉ" in top_secteur_df["Secteur"].unique():
df_vide_indetermine = top_secteur_df[
top_secteur_df["Secteur"] == "INDÉTERMINÉ"
]
nb_vide_indetermine += df_vide_indetermine["Nombre de déchets"].sum()
else:
pass

top_secteur_df = top_secteur_df[top_secteur_df["Secteur"] != "INDÉTERMINÉ"]
top_secteur_df = top_secteur_df[top_secteur_df["Secteur"] != "VIDE"]

# Ligne 1 : 3 cellules avec les indicateurs clés en haut de page
l1_col1, l1_col2, l1_col3 = st.columns(3)
Expand Down Expand Up @@ -1312,7 +1342,7 @@ def french_format(x: int) -> str:
st.caption(
"Note : cette analyse exclut "
+ str(french_format(nb_vide_indetermine))
+ " déchets dont le secteur n'a pas pu être determiné."
+ " déchets dont le secteur est 'Vide' ou 'Indeterminé'."
)

### ANALYSE PAR FILIERE REP
Expand All @@ -1323,18 +1353,6 @@ def french_format(x: int) -> str:

l3_col1, l3_col2, l3_col3 = st.columns(3)
# Pour avoir 3 cellules avec bordure, il faut nester un st.container dans chaque colonne (pas d'option bordure dans st.column)
# Suppression de la catégorie "VIDE"
nb_vide_rep = 0
if "VIDE" in top_rep_df["Responsabilité élargie producteur"].unique():
df_vide_rep = top_rep_df[
top_rep_df["Responsabilité élargie producteur"] == "VIDE"
]
nb_vide_rep = df_vide_rep["Nombre de déchets"].sum()
else:
pass
top_rep_df = top_rep_df[
top_rep_df["Responsabilité élargie producteur"] != "VIDE"
]

# 1ère métrique : nombre de dechets catégorisés repartis par responsabilités
cell6 = l3_col1.container(border=True)
Expand Down Expand Up @@ -1394,10 +1412,10 @@ def french_format(x: int) -> str:
st.plotly_chart(figreptree, use_container_width=True)

# Message d'avertissement Nombre de déchets dont la REP n'a pas été determine
if nb_vide_rep != 0:
if nb_vide_indetermine_REP != 0:
st.caption(
"Note : Cette analyse exclut "
+ str(french_format(nb_vide_rep))
+ str(french_format(nb_vide_indetermine_REP))
+ " déchets dont la filière REP n'a pas pu être determinée."
)

Expand Down Expand Up @@ -1462,11 +1480,10 @@ def french_format(x: int) -> str:
st.plotly_chart(fig_marque, use_container_width=True)

# Message d'avertissement pour les déchets non catégorisés
if nb_vide_rep != 0:
if nb_vide_indetermine_marque != None:
st.caption(
"Note : cette analyse exclut "
# + str(french_format(nb_vide_rep))
+ " XXX "
+ str(french_format(nb_vide_indetermine_marque))
+ " déchets dont la marque n'a pas pu être determinée."
)

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