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import streamlit as st
import psycopg2
import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px
import matplotlib.pyplot as plt
from plotly.subplots import make_subplots
import io
from typing import List, Optional
from datetime import datetime
from datetime import timedelta
import locale
locale.setlocale(locale.LC_ALL, 'fr_FR.UTF-8')
import markdown
connection = psycopg2.connect(user = "...",
password = "...",
host = "...",
port = "...",
database = "...")
####changement des marges et couleur des écritures et fond####
COLOR = "black"
BACKGROUND_COLOR = "#F9F9F9"
padding_right: int = 1
padding_left: int = 1
padding_bottom: int = 10
padding_top: int = 5
max_width: int = 1200
max_width_str = f"max-width: {max_width}px;"
st.markdown(
f"""
<style>
.reportview-container .main .block-container{{
{max_width_str}
padding-top: {padding_top}rem;
padding-right: {padding_right}rem;
padding-left: {padding_left}rem;
padding-bottom: {padding_bottom}rem;
}}
.reportview-container .main {{
color: {COLOR};
background-color: {BACKGROUND_COLOR};
}}
</style>
""",
unsafe_allow_html=True,
)
###########################################################
################creation de grilles ######################
##################Classe cellule#############################
class Cell:
"""A Cell can hold text, markdown, plots etc."""
def __init__(
self,
class_: str = None,
grid_column_start: Optional[int] = None,
grid_column_end: Optional[int] = None,
grid_row_start: Optional[int] = None,
grid_row_end: Optional[int] = None,
):
self.class_ = class_
self.grid_column_start = grid_column_start
self.grid_column_end = grid_column_end
self.grid_row_start = grid_row_start
self.grid_row_end = grid_row_end
self.inner_html = ""
def _to_style(self) -> str:
return f"""
.{self.class_} {{
grid-column-start: {self.grid_column_start};
grid-column-end: {self.grid_column_end};
grid-row-start: {self.grid_row_start};
grid-row-end: {self.grid_row_end};
}}
"""
def text(self, text: str = ""):
self.inner_html = text
def markdown(self, text):
self.inner_html = markdown.markdown(text)
def dataframe(self, dataframe: pd.DataFrame):
self.inner_html = dataframe.to_html()
def plotly_chart(self, fig):
self.inner_html = f"""
<script src="https://cdn.plot.ly/plotly-latest.min.js"></script>
<body>
<p>This should have been a plotly plot.
But since *script* tags are removed when inserting MarkDown/ HTML i cannot get it to workto work.
But I could potentially save to svg and insert that.</p>
<div id='divPlotly'></div>
<script>
var plotly_data = {fig.to_json()}
Plotly.react('divPlotly', plotly_data.data, plotly_data.layout);
</script>
</body>
"""
def pyplot(self, fig=None, **kwargs):
string_io = io.StringIO()
plt.savefig(string_io, format="svg", fig=(2, 2))
svg = string_io.getvalue()[215:]
plt.close(fig)
self.inner_html = '<div height="200px">' + svg + "</div>"
def _to_html(self):
return f"""<div class="box {self.class_}">{self.inner_html}</div>"""
############################################################################
##################Classe grille#############################################
class Grid:
"""A (CSS) Grid"""
def __init__(
self,
template_columns="1 1",
gap="5px",
background_color=COLOR,
color=BACKGROUND_COLOR,
):
self.template_columns = template_columns
self.gap = gap
self.background_color = background_color
self.color = color
self.cells: List[Cell] = []
def __enter__(self):
return self
def __exit__(self, type, value, traceback):
st.markdown(self._get_grid_style(), unsafe_allow_html=True)
st.markdown(self._get_cells_style(), unsafe_allow_html=True)
st.markdown(self._get_cells_html(), unsafe_allow_html=True)
def _get_grid_style(self):
return f"""
<style>
.wrapper {{
display: grid;
grid-template-columns: {self.template_columns};
grid-gap: {self.gap};
background-color: {self.background_color};
color: {self.color};
}}
.box {{
background-color: {self.color};
color: {self.background_color};
border-radius: 0px;
padding: 20px;
font-size: 150%;
}}
table {{
color: {self.color}
}}
</style>
"""
def _get_cells_style(self):
return (
"<style>"
+ "\n".join([cell._to_style() for cell in self.cells])
+ "</style>"
)
def _get_cells_html(self):
return (
'<div class="wrapper">'
+ "\n".join([cell._to_html() for cell in self.cells])
+ "</div>"
)
def cell(
self,
class_: str = None,
grid_column_start: Optional[int] = None,
grid_column_end: Optional[int] = None,
grid_row_start: Optional[int] = None,
grid_row_end: Optional[int] = None,
):
cell = Cell(
class_=class_,
grid_column_start=grid_column_start,
grid_column_end=grid_column_end,
grid_row_start=grid_row_start,
grid_row_end=grid_row_end,
)
self.cells.append(cell)
return cell
##########################################################################
#############################Navigation#################################
st.sidebar.image('https://github.com/coraliecoumes/Lachouettecoop/blob/master/LogoLCCVert.jpg?raw=true')
pages = st.sidebar.radio( "Menu",
('Accueil', 'Fournisseurs'))
##########################Accueil#######################################
if pages == 'Accueil' :
st.markdown('<p align="center"><img \
src="https://github.com/coraliecoumes/Lachouettecoop/blob/master/Bandeau.png?raw=true"</p>',
unsafe_allow_html=True)
st.markdown('<p align="center"><img " \
src="https://github.com/coraliecoumes/Lachouettecoop/blob/master/Caisse.png?raw=true"</p>',
unsafe_allow_html=True)
#######Menu deroulant fournisseurs######
elif pages == 'Fournisseurs' :
l_fournisseurs = pd.read_sql_query(''' SELECT name AS fournisseurs
FROM res_partner''',connection)
l_fournisseurs.drop(l_fournisseurs[l_fournisseurs['fournisseurs'] == "A deux pots d'ici"].index, inplace=True)
l_fournisseurs['fournisseurs'] = l_fournisseurs['fournisseurs'].astype(str)
l_fournisseurs.drop(l_fournisseurs[l_fournisseurs['fournisseurs'] == 'None'].index, inplace=True)
l_fournisseurs.drop(l_fournisseurs[l_fournisseurs['fournisseurs'] == 'Ne pas utiliser BioDistriFrais'].index, inplace=True)
l_fournisseurs.drop(l_fournisseurs[l_fournisseurs['fournisseurs'] == 'Pronatura-ne-pas-utiliser'].index, inplace=True)
#fournisseurs sans produits
liste_a_drop = ['Au petit grain Bio',
'AudiES (accepte les sols violette)',
'CRÉDIT COOP', 'Cécile TOURNSSA',
'Des Graines dans le Vent GAEC',
'Dila JO Gouv',
'',
'Domaine La Noiseraie',
'EARL Bianchini Francis',
'Extalea',
'ENERCOOP',
'ENGIE',
'EPFL',
'FERME de MONTPLAISIR',
'FRESS',
'Franck POMAREZ',
'GARDE BOIS SARL',
"Gourmie's",
'Ikoula',
'MAIF',
'MAIRIE DE TOULOUSE',
"MIELLERIE DE L'AIGOUAL",
'MMA',
'Monsieur Muesli ',
'ODOO',
'OVH',
'Produit sur son 31',
'Remboursements frais Chouettos',
'SAS Coopérative La Chouette Coop',
'SCI Thomas',
'Sextant monétique',
'Sud Primeurs',
'TETANEUTRAL',
'TOUPARGEL ',
'Tigoo',
'Vent de la récolte (Le)',
'Vincent NERCE',
'helene DELMAS'
]
l_fournisseurs.drop(l_fournisseurs[l_fournisseurs['fournisseurs'].isin(liste_a_drop)].index, inplace=True)
choix_fournisseur = st.sidebar.selectbox('Choix du fournisseur :',
sorted(list(l_fournisseurs['fournisseurs'].astype(str).unique())), index=0)
if choix_fournisseur == "L'Oie Gourmande" :
choix_fournisseur1 = "L''Oie Gourmande"
elif choix_fournisseur == "Natur'L Cook (sols violette ok voir note interne)":
choix_fournisseur1 = "Natur''L Cook (sols violette ok voir note interne)"
elif choix_fournisseur == "RUCHER D'OC" :
choix_fournisseur1 = "RUCHER D''OC"
else :
choix_fournisseur1 = choix_fournisseur
###########################Menu déroulant catégory produit ##########################################
#########Coordonnées du fournisseur choisi####
#récupération des coordonnées du fournisseur
requete = ''' SELECT name,
email,
phone,
mobile
FROM res_partner
WHERE name = \'''' + str(choix_fournisseur1) + "\'"
contact_fournisseur = pd.read_sql_query(requete, connection)
#affichage des coordonnées du fournisseur sur streamlit
if contact_fournisseur['email'].iloc[0]!=None :
email = contact_fournisseur['email'].iloc[0]
else :
email = ""
if contact_fournisseur['phone'].iloc[0] !=None :
telephone = 'Telephone : '+contact_fournisseur['phone'].iloc[0]
else :
telephone = ""
if contact_fournisseur['mobile'].iloc[0] != None:
mobile = 'Mobile : '+contact_fournisseur['mobile'].iloc[0]
else :
mobile = ""
with Grid("1 1 1", color='#F9F9F9', background_color='Black', gap="0px") as grid:
grid.cell("g", 1, 2, 1, 6).markdown('')
grid.cell(
class_="a",
grid_column_start=2,
grid_column_end=3,
grid_row_start=1,
grid_row_end=6,
).markdown('')
grid.cell("b", 3, 6, 1, 2).markdown('<p align="center"><font size="20"><b>' + choix_fournisseur + '</b></font> ')
grid.cell("c", 3, 6, 2, 3).markdown('<p align="center"><font size="3">' + email + '</font> ')
grid.cell("d", 3, 6, 3, 4).markdown('<p align="center"><font size="3">' + telephone + '</font> ')
grid.cell("e", 3, 6, 4, 5).markdown('<p align="center"><font size="3">' + mobile + '</font> ')
grid.cell("f", 6, 8, 1, 6).markdown('')
###########################dataframe produits du fournisseurs###################################
requete_produit_fournisseur = ''' SELECT pt.id AS product_id,
pp.id AS id,
pt.name AS product_name,
pt.theoritical_price,
pc.name AS category_name
FROM product_template pt
LEFT JOIN product_category pc ON pt.categ_id=pc.id
LEFT JOIN product_supplierinfo psi ON psi.product_tmpl_id=pt.id
LEFT JOIN res_partner rp ON psi.name=rp.id
LEFT JOIN product_product pp ON pt.id=pp.product_tmpl_id
WHERE rp.name = \'''' + str(choix_fournisseur1) + "\'"
#la colonne id correspond à l'id de la table product_product
#la colonne product_id correspond à l'id de la table product_template_id et au product_tmpl_id de la table product_product
df_fournisseur = pd.read_sql_query(requete_produit_fournisseur, connection)
categorie = ['TOUTES'] + sorted(list(df_fournisseur['category_name'].unique()))
##################################STOCKS DES PRODUITS DU FOURNISSEUR########################################
liste_id = list(df_fournisseur['product_id']) #liste des ids de product_template_id du fournisseur
liste_id = str(liste_id)
liste_id = liste_id.replace("[", "(")
liste_id = liste_id.replace("]", ")")
liste_id_pp = list(df_fournisseur['id']) # liste des ids de product_template_id du fournisseur
liste_id_pp_requete = str(liste_id_pp)
liste_id_pp_requete = liste_id_pp_requete.replace("[", "(")
liste_id_pp_requete = liste_id_pp_requete.replace("]", ")")
### table report_stock_forecast
report_stock_forecast = ''' SELECT rsf.product_id as id, rsf.date, rsf.quantity
FROM report_stock_forecast AS rsf
WHERE rsf.product_id IN ''' + liste_id_pp_requete
report_stock_forecast = pd.read_sql_query(report_stock_forecast, connection)
# liste des product_id présents dans report_stock_forecast
l_id_report_stock = report_stock_forecast['id'].tolist()
# liste des noms des produits du fournisseur sélectionné
liste_produit = df_fournisseur['product_name'].tolist()
liste_stock = []
for produit in liste_id_pp :
if produit in l_id_report_stock:
report_stock = report_stock_forecast.loc[report_stock_forecast['id'] == produit]
liste_stock.append(report_stock.iloc[0, 2])
else:
liste_stock.append('non renseigné')
fourn_stock_global = pd.DataFrame(columns=['id', 'Nom_produit', 'Stock'])
fourn_stock_global['id'] = liste_id_pp
fourn_stock_global['Nom_produit'] = liste_produit
fourn_stock_global['Stock'] = liste_stock
fourn_stock_global = fourn_stock_global[fourn_stock_global['Stock'] != 'non renseigné']
fourn_stock_global['id'] = fourn_stock_global['id'].astype(str)
# graphique des stock <8
if not (fourn_stock_global[(fourn_stock_global['Stock'] < 8) & (fourn_stock_global['Stock'] > 0)].empty) :
st.markdown('<p align="center"><img width="850" \
src="https://github.com/coraliecoumes/Lachouettecoop/blob/master/ligne.png?raw=true"</p>',
unsafe_allow_html=True)
st.markdown('<p align="center"><font size="6"> Stocks des produits inférieur à 8 </font> ',
unsafe_allow_html=True)
fig8 = px.bar(
x=fourn_stock_global.loc[(fourn_stock_global['Stock'] < 8) & (fourn_stock_global['Stock'] > 0)]['Nom_produit'],
y=sorted(fourn_stock_global.loc[(fourn_stock_global['Stock'] < 8) & (fourn_stock_global['Stock'] > 0)]['Stock']),
labels={'x': '', 'y': 'Quantité'})
fig8.update_traces(marker_color='rgb(237,102,95)')
fig8.update_layout(height=700, width=1400, title_font_size = 25, title_x = 0.5,
showlegend=False, paper_bgcolor='rgb(249,249,249)',plot_bgcolor='rgb(249,249,249)')
fig8.update_xaxes(showgrid=True, gridwidth=1, gridcolor='#B10DC9', linewidth=2, linecolor='#B10DC9')
fig8.update_yaxes(showgrid=True, gridwidth=1, gridcolor='#B10DC9', linewidth=2, linecolor='#B10DC9')
st.plotly_chart(fig8, use_container_width=True)
#stock nuls
stock_nul = fourn_stock_global[fourn_stock_global['Stock'] == 0]
#affichage des stocks nuls sous forme de tableau
if not (stock_nul.empty) :
fig9 = go.Figure(data=[go.Table(
columnwidth=[90, 600, 90],
header=dict(values=list(['<b>Identifiant</b>', '<b>Nom produit</b>', '<b>Stock</b>']),
line_color='darkslategray',
fill_color='#83c3a9',
font=dict(color='darkslategray', size=12),
align='center'),
cells=dict(values=[stock_nul.id, stock_nul.Nom_produit, stock_nul.Stock],
line_color='darkslategray',
fill_color='#F0F2F6',
align=['center','left','center']))
])
fig9.update_layout(width=1400,
showlegend=False, paper_bgcolor='#F9F9F9')
st.plotly_chart(fig9, use_container_width=True)
st.markdown('<p align="center"><img width="850" \
src="https://github.com/coraliecoumes/Lachouettecoop/blob/master/ligne.png?raw=true"</p>',
unsafe_allow_html=True)
st.markdown('<p align="center"><font size="6"> Produits du fournisseur </font> ',
unsafe_allow_html=True)
####################dataframe avec choix d'une categorie#################################
choix_category = st.selectbox('Choix de la catégorie du produit :',categorie, index=0)
if choix_category == 'TOUTES' :
df_category = df_fournisseur
else :
df_category = df_fournisseur[df_fournisseur['category_name'] == choix_category]
df_category.sort_values(by=['product_name'],inplace=True)
##########################affichage du dataframe des produits du fournisseur avec plotly#######################
fig1 = go.Figure(data=[go.Table(
columnwidth=[90, 600, 90],
header=dict(values=['<b>Identifiant</b>','<b>Nom produit</b>','<b>Prix</b>'],
line_color='darkslategray',
fill_color='#83c3a9',
align='center',
font=dict(color='darkslategray', size=12),
height=30),
cells=dict(values=[df_category.id, df_category.product_name,df_category.theoritical_price],
line_color='darkslategray',
fill_color='#F0F2F6',
align=['center','left','center'],
height=30))
])
fig1.update_layout(height=500, width=1400,
showlegend=False, paper_bgcolor = '#F9F9F9')
st.plotly_chart(fig1,use_container_width=True)
########################DETAIL D'UN PRODUIT ######################################################
st.markdown('<p align="center"><img width="850" \
src="https://github.com/coraliecoumes/Lachouettecoop/blob/master/ligne.png?raw=true"</p>',
unsafe_allow_html=True)
st.markdown("<p align='center'><font size='6'> Choix d'un produit du fournisseur </font> ",
unsafe_allow_html=True)
#choix d'un produit
choix_produit = st.selectbox('Choix du produit :', sorted(list(df_category['product_name'].unique())), index=0)
id_product = df_category[df_category['product_name']==choix_produit]
id_product_template = id_product['product_id'].iloc[0]#c'est aussi product_tmpl_id dans product_product
id_product_product = id_product['id'].iloc[0]
##ventes
df_produit = pd.read_sql_query(
''' SELECT pol.product_id,
pol.create_date AS date_vente,
pp.name_template AS nom_produit,
pol.qty
FROM pos_order_line AS pol
LEFT JOIN product_product AS pp ON pol.product_id=pp.id
WHERE product_id = \'''' + str(id_product_product) + "\'"
, connection)
# date il y a 60 jours, pour le graphique stocks
mois_passe = datetime.now() - timedelta(days=120)
if not(df_produit.empty) :
df_produit.set_index('date_vente', inplace=True)
# ventes du produits sélectionné groupé par mois
df_month = pd.DataFrame(df_produit['qty'].groupby(pd.Grouper(freq='M')).sum())
df_month.reset_index(inplace=True)
df_month['month'] = pd.DatetimeIndex(df_month['date_vente']).month
df_month['year'] = pd.DatetimeIndex(df_month['date_vente']).year
# ventes du produit sélectionné groupé par semaines
df_week = pd.DataFrame(df_produit['qty'].groupby(pd.Grouper(freq='W')).sum())
df_week.reset_index(inplace=True)
df_week['month'] = pd.DatetimeIndex(df_week['date_vente']).month
df_week['year'] = pd.DatetimeIndex(df_week['date_vente']).year
df_week['week'] = df_week['date_vente'].dt.week
# ventes du produit sélectionné groupé par jours
df_day = pd.DataFrame(df_produit['qty'].groupby(pd.Grouper(freq='D')).sum())
df_day.reset_index(inplace=True)
df_day['month'] = pd.DatetimeIndex(df_day['date_vente']).month
df_day['year'] = pd.DatetimeIndex(df_day['date_vente']).year
df_day['day'] = df_day['date_vente'].dt.strftime('%A')
df_day['week'] = df_day['date_vente'].dt.week
df_day.sort_values(by="date_vente", ascending=True)
else :
df_month = df_week = df_day = df_produit
df_month['year'] = df_week['year'] = df_day['year'] = ''
df_month['month'] = df_week['month'] = df_day['month'] = ''
df_day['day'] = ''
df_day['week'] = ''
requete_stock = ''' SELECT sil.product_id,
sil.create_date AS date,
pp.name_template AS nom_produit,
sil.product_qty AS quantite
FROM stock_inventory_line AS sil
LEFT JOIN product_product AS pp ON pp.id=sil.product_id
WHERE sil.product_id =\'''' + str(id_product_product) + "\'"
inventaire_produit = pd.read_sql_query(requete_stock, connection)
inventaire_produit = inventaire_produit.loc[inventaire_produit['date'] < mois_passe]
inventaire_produit.sort_values(by='date', inplace=True)
##### Calcul des stocks avec stock_history ######
stock_produit1 = ''' SELECT sh.product_id, sh.date, sh.quantity
FROM stock_history AS sh
WHERE sh.product_id =\'''' + str(id_product_product) + "\'"
stock_produit = pd.read_sql_query(stock_produit1, connection)
if not(stock_produit.empty) :
if inventaire_produit.shape[0] >= 1:
# date de l'inventaire il y a minimum 60 jours
date_inventaire = inventaire_produit.iloc[(inventaire_produit.shape[0] - 1), 1]
# stock à cette date là
stock_date_inventaire = inventaire_produit.iloc[(inventaire_produit.shape[0] - 1), 3]
# on ne prend que lignes après le dernier inventaire
# attention: condition si la date de l'inventaire est postérieure aux dates de stock_produit
if date_inventaire < stock_produit.iloc[(stock_produit.shape[0] - 1), 1]:
# on ne prend que les lignes dont la date est supérieure ou égale à la date de l'inventaire
stock_produit = stock_produit.loc[stock_produit['date'] >= date_inventaire]
# on met les dates en index pour pouvoir grouper par jour
stock_produit.set_index('date', inplace=True)
stock_produit = pd.DataFrame(stock_produit['quantity'].groupby(pd.Grouper(freq='D')).sum())
stock_produit.reset_index(inplace=True)
# on ajoute une colonne stock
stock_produit['stock'] = 0
# on ajoute la valeur du stock à la première ligne du df
# stock = stock inventaire + quantite
stock_produit.sort_values(by='date', inplace=True)
stock_produit.loc[0, 'stock'] = stock_date_inventaire + stock_produit.iloc[0, 2]
else:
# si la date de l'inventaire est postérieure aux dates de stock_produit
# on ne prend que les lignes dont la date est supérieure ou égale à la date de l'inventaire
# dans ce sac il n'y aura aucunes lignes
stock_produit = stock_produit.loc[stock_produit['date'] >= date_inventaire]
# on enlève la colonne product_id et on rajoute la colonne stock
stock_produit.drop('product_id', axis=1, inplace=True)
stock_produit['stock'] = 0
# on ajoute donc la ligne correspondant au stock de l'inventaire, ça sera la seule ligne de stock_produit
stock_produit.loc[0, :] = [date_inventaire, 0, stock_date_inventaire]
else :
stock_produit = pd.DataFrame(columns = ['date', 'quantity','stock'])
else:
stock_produit['stock'] =''
date_inventaire = ''
# on fait le calcul du stock pour toutes les lignes
if stock_produit.shape[0] > 1:
for i in range(1, stock_produit.shape[0]):
stock_produit.iloc[i, 2] = stock_produit.iloc[i - 1, 2] + stock_produit.iloc[i, 1]
###commandes
requete1 = '''SELECT pol.date_planned AS "Date",
pol.name AS "Nom_produit",
pol.qty_received AS "Quantité recue"
FROM purchase_order_line pol
WHERE pol.product_id =\'''' + str(id_product_product) + "\'"
df_achats_pr = pd.read_sql_query(requete1, connection)
if not(df_achats_pr.empty) :
df_achats_pr['Mois'] = df_achats_pr['Date'].dt.strftime('%m')
df_achats_pr['Années'] = df_achats_pr['Date'].dt.strftime('%Y')
df_achats_pr['Semaines'] = df_achats_pr['Date'].dt.strftime('%W')
df_achats_pr.sort_values('Date', inplace=True)
else :
df_achats_pr['Mois'] = ''
df_achats_pr['Années'] =''
df_achats_pr['Semaines'] = ''
annee = list(df_week['year'].astype(int).unique()) + list(df_achats_pr['Années'].astype(int).unique())
annee = pd.DataFrame(annee, columns=['année'])
annee.sort_values(by='année', ascending=False, inplace=True)
if annee.empty :
st.write('Pas de données disponibles sur le produit')
choix_annee = ''
choix_mois = ''
date_debut = ''
date_fin = ''
else :
choix_annee = st.selectbox("Choisissez une année ", annee['année'].unique(), index=0)
mois = list(df_week.loc[df_week['year']==choix_annee]['month'].astype(int).unique())+ list(df_achats_pr.loc[df_achats_pr['Années']==choix_annee]['Mois'].astype(int).unique())
mois = pd.DataFrame(mois, columns=['Mois'])
l_mois = ['Janvier', 'Février', 'Mars', 'Avril', 'Mai', 'Juin',
'Juillet', 'Août', 'Septembre', 'Octobre', 'Novembre', 'Décembre']
l_mois_chiffre = sorted(list(mois['Mois'].unique()))
l_mois_lettre = []
for i in l_mois_chiffre :
l_mois_lettre.append(l_mois[i-1])
choix_mois = st.selectbox("Choisissez un mois ", l_mois_lettre, index=0)
if choix_mois == 'Janvier' :
choix_mois = 1
elif choix_mois == 'Février' :
choix_mois = 2
elif choix_mois == 'Mars' :
choix_mois = 3
elif choix_mois == 'Avril' :
choix_mois = 4
elif choix_mois == 'Mai' :
choix_mois = 5
elif choix_mois == 'Juin' :
choix_mois = 6
elif choix_mois == 'Juillet' :
choix_mois = 7
elif choix_mois == 'Août' :
choix_mois = 8
elif choix_mois == 'Septembre' :
choix_mois = 9
elif choix_mois == 'Octobre' :
choix_mois = 10
elif choix_mois == 'Novembre' :
choix_mois = 11
else :
choix_mois = 12
df_month = df_month[df_month['year'] ==choix_annee]
df_achats_pr_mois = df_achats_pr.groupby(['Mois','Années']).sum()
df_achats_pr_mois.reset_index(inplace=True)
if df_achats_pr_mois.empty :
df_achats_pr_mois['Années'] = ''
df_achats_pr_mois['Mois']=''
df_achats_pr_mois['Quantité recue'] = ''
df_achats_pr_annee = df_achats_pr.groupby(['Années']).sum()
df_achats_pr_annee.reset_index(inplace=True)
df_achats_pr_semaine = df_achats_pr.groupby(['Années','Semaines']).sum()
df_achats_pr_semaine.reset_index(inplace=True)
if df_achats_pr_semaine.empty :
df_achats_pr_semaine['Années'] = ''
df_achats_pr_semaine['Semaines']=''
df_achats_pr_semaine['Quantité recue'] = ''
#évolution prix d'un produit
requete2 = '''SELECT pol.create_date AS "Date",
pol.product_id,
pol.name AS "Nom_produit",
pol.price_unit AS "Prix_unitaire"
FROM purchase_order_line pol
WHERE pol.product_id =\'''' + str(id_product_product) + "\'" +' ORDER BY pol.create_date'
df_prix = pd.read_sql_query(requete2, connection)
if not df_prix.empty :
df_prix['Année'] = df_prix['Date'].dt.strftime('%Y')
df_prix = df_prix[df_prix['Année']>=str(datetime.now().year-2)]
st.markdown('<p align="center"><img width="300" \
src="https://github.com/coraliecoumes/Lachouettecoop/blob/master/ligne.png?raw=true"</p>',
unsafe_allow_html=True)
######################subplots##################################
fig = make_subplots(rows=3, cols=2,subplot_titles=("Commandes par années", "Stocks et ventes des 60 derniers jours", "Ventes par jour du mois", "Commandes et ventes par mois", "Evolution du prix unitaire", "Commandes par semaines"))
#Graph1 ###Commande par années
fig.add_trace(go.Bar(name='Commandes', x=df_achats_pr_annee['Années'],
y=df_achats_pr_annee['Quantité recue'],
text=round(df_achats_pr_annee['Quantité recue']),
textposition='auto',showlegend= True,marker_color='#3D9970'),
row=1, col=1)
fig.update_xaxes(title_text="Années", row=1, col=1)
fig.update_yaxes(title_text="Quantité", row=1, col=1)
#Graph 2 ### stock et ventes des 60 derniers jours
fig.add_trace(go.Bar(name='Ventes',
x=df_day.loc[df_day['date_vente'] > mois_passe]['date_vente'],
y=df_day.loc[df_day['date_vente'] > mois_passe]['qty'],marker_color='#39CCCC'),row=1, col=2)
fig.add_trace(go.Scatter(name='Stocks', x=stock_produit.loc[stock_produit['date'] > mois_passe]['date'],
y=stock_produit.loc[stock_produit['date'] > mois_passe]['stock'],marker_color='rgb(237, 102, 95)'),row=1,col=2)
fig.update_xaxes(title_text="Jours", row=1, col=2)
fig.update_yaxes(title_text="Quantité", row=1, col=2)
#Graph 3 ####Ventes par jour du mois
fig.add_trace(go.Bar(name='Lundi',
x = df_day.loc[(df_day['month'] == choix_mois) & (df_day['year'] == choix_annee) & (df_day['day'] == 'Lundi')]['week'],
y = df_day.loc[(df_day['month'] == choix_mois) & (df_day['year'] == choix_annee) & (df_day['day'] == 'Lundi')]['qty'],
marker_color = '#7FDBFF'),row=2,col=1)
fig.add_trace(go.Bar(name='Mardi',
x = df_day.loc[(df_day['month'] == choix_mois) & (df_day['year'] == choix_annee) & (df_day['day'] == 'Mardi')]['week'],
y=df_day.loc[(df_day['month'] == choix_mois) & (df_day['year'] == choix_annee) & (df_day['day'] == 'Mardi')]['qty'],
marker_color = '#d3d8d3'),row=2,col=1)
fig.add_trace(go.Bar(name='Mercredi',
x = df_day.loc[(df_day['month'] == choix_mois) & (df_day['year'] == choix_annee) & (df_day['day'] == 'Mercredi')]['week'],
y = df_day.loc[(df_day['month'] == choix_mois) & (df_day['year'] == choix_annee) & (df_day['day'] == 'Mercredi')]['qty'],
marker_color='#FF851B'),row=2,col=1)
fig.add_trace(go.Bar(name='Jeudi',
x=df_day.loc[(df_day['month'] == choix_mois) & (df_day['year'] == choix_annee) & (df_day['day'] == 'Jeudi')]['week'],
y=df_day.loc[(df_day['month'] == choix_mois) & (df_day['year'] == choix_annee) & (df_day['day'] == 'Jeudi')]['qty'],
marker_color='#2ECC40'),row=2,col=1)
fig.add_trace(go.Bar(name='Vendredi',
x=df_day.loc[(df_day['month'] == choix_mois) & (df_day['year'] == choix_annee) & (df_day['day'] == 'Vendredi')]['week'],
y=df_day.loc[(df_day['month'] == choix_mois) & (df_day['year'] == choix_annee) & (df_day['day'] == 'Vendredi')]['qty'],
marker_color='#01FF70'),row=2,col=1)
fig.add_trace(go.Bar(name='Samedi',
x=df_day.loc[(df_day['month'] == choix_mois) & (df_day['year'] == choix_annee) & (df_day['day'] == 'Samedi')]['week'],
y=df_day.loc[(df_day['month'] == choix_mois) & (df_day['year'] == choix_annee) & (df_day['day'] == 'Samedi')]['qty'],
marker_color='#FFDC00'),row=2,col=1)
fig.add_trace(go.Bar(name='Dimanche',
x=df_day.loc[(df_day['month'] == choix_mois) & (df_day['year'] == choix_annee) & (df_day['day'] == 'Dimanche')]['week'],
y=df_day.loc[(df_day['month'] == choix_mois) & (df_day['year'] == choix_annee) & (df_day['day'] == 'Dimanche')]['qty'],
marker_color='#001f3f'),row=2,col=1)
fig.update_layout(barmode='stack')
fig.update_xaxes(title_text="Semaines", row=2, col=1)
fig.update_yaxes(title_text="Quantité", row=2, col=1)
#Graph 4
fig.add_trace(go.Bar(name='Commande',
x=df_achats_pr_mois.loc[df_achats_pr_mois['Années'] == str(choix_annee)]['Mois'],
y=df_achats_pr_mois.loc[df_achats_pr_mois['Années'] == str(choix_annee)]['Quantité recue'],
text=round(df_achats_pr_mois.loc[df_achats_pr_mois['Années'] == str(choix_annee)]['Quantité recue']),
textposition = 'auto',
showlegend= False,
marker_color='#3D9970'),row=2, col=2)
fig.add_trace(go.Scatter(name='Ventes',
x=df_month['month'],
y=df_month['qty'],
showlegend= False,
marker_color='#39CCCC'),row=2,col=2)
fig.update_xaxes(title_text="Mois", row=2, col=2)
fig.update_yaxes(title_text="Quantité", row=2, col=2)
#Graph 5 ###Evolution du prix unitaire
fig.add_trace(go.Scatter(x=df_prix['Date'], y=df_prix['Prix_unitaire'],showlegend= False, marker_color='#001f3f'),row=3, col=1)
fig.update_xaxes(title_text="Dates", row=3, col=1)
fig.update_yaxes(title_text="Prix unitaire", row=3, col=1)
#Graph 6 ####Commande par semaines
fig.add_trace(go.Bar(name='Commande facturée',
x=df_achats_pr_semaine.loc[df_achats_pr_semaine['Années'] == str(choix_annee)]['Semaines'],
y=df_achats_pr_semaine.loc[df_achats_pr_semaine['Années'] == str(choix_annee)]['Quantité recue'],
text=round(df_achats_pr_semaine.loc[df_achats_pr_semaine['Années'] == str(choix_annee)]['Quantité recue']),
textposition='auto',showlegend= False,
marker_color='#3D9970'),row=3, col=2)
fig.update_xaxes(title_text="Semaines", row=3, col=2)
fig.update_yaxes(title_text="Quantité", row=3, col=2)
#style du subplot
fig.update_layout(height=900, width=1000,
title_text=choix_produit, title_x = 0.5, title_font_size = 25, showlegend= True, plot_bgcolor='rgb(249,249,249)', paper_bgcolor='rgb(249,249,249)',
legend=dict(
x=1.02,
y=1.02,
traceorder="normal",
font=dict(
size=12,
color="black"
),
bgcolor="#F0F2F6",
bordercolor="#7f7f7f",
borderwidth=1.5
)
)
fig.update_xaxes(showgrid=True, gridwidth=1, gridcolor='#B10DC9',linewidth=2, linecolor='#B10DC9')
fig.update_yaxes(showgrid=True, gridwidth=1, gridcolor='#B10DC9',linewidth=2, linecolor='#B10DC9')
if not annee.empty :
st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)