Upload 3 files

.gitattributes

@@ -32,3 +32,4 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+Скидка[[:space:]]ДП[[:space:]]2022[[:space:]]_23.xlsx filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

Armdisc.py

@@ -0,0 +1,134 @@
+import streamlit as st
+import pandas as pd
+import numpy as np
+import seaborn as sns
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+st.sidebar.title('Выберите анализируемый период')
+choice = st.sidebar.selectbox('Какой период вы хотите выбрать ? ',('Январь 22',"Февраль 22","Март 22","Апрель 22","Май 22","Июнь 22","Июль 22","Август 22", "Сентябрь 22", "Октябрь 22","Ноябрь 22","Декабрь 22", "Январь 23","Февраль 23"))
+st.sidebar.write('Вы выбрали: ', choice)
+
+dataset = dataset=pd.read_excel(r'K:\Департамент_развития_продуктов\Отдел ценообразования\Личные\Прейс_Вячеслав\Скидка ДП 2022 _23.xlsx')
+dataset= dataset.loc[dataset['Тип скидки']!="Менеджер ОЦДС"]
+dataset.dropna()
+dataset['% скидки']= abs(dataset['% скидки'] *100)
+dataset['РТУ'] = pd.to_datetime(dataset['РТУ'])
+
+if choice == 'Январь 22':
+    jan22 = dataset.loc[dataset['РТУ'] < '2022-02-01']
+    x = jan22
+elif choice == "Февраль 22":
+    feb22 = dataset.loc[(dataset['РТУ']>= '2022-02-01')&(dataset['РТУ']< '2022-03-01')]
+    x = feb22
+elif choice == "Март 22":
+    march22 = dataset.loc[(dataset['РТУ']>= '2022-03-01')&(dataset['РТУ']< '2022-04-01')]
+    x = march22
+elif choice == "Апрель 22":
+    apr22 = dataset.loc[(dataset['РТУ']>= '2022-04-01')&(dataset['РТУ']< '2022-05-01')]
+    x = apr22
+elif choice == "Май 22":
+    may22 = dataset.loc[(dataset['РТУ']>= '2022-05-01')&(dataset['РТУ']< '2022-06-01')]
+    x = may22
+elif choice == "Июнь 22":
+    jun22 =dataset.loc[(dataset['РТУ']>= '2022-06-01')&(dataset['РТУ']< '2022-07-01')]
+    x = jun22
+elif choice == "Июль 22":
+    jul22 = dataset.loc[(dataset['РТУ']>= '2022-07-01')&(dataset['РТУ']< '2022-08-01')]
+    x = jul22
+elif choice ==  "Август 22":
+    aug22 = dataset.loc[(dataset['РТУ']>= '2022-08-01')&(dataset['РТУ']< '2022-09-01')]
+    x = aug22
+elif choice == "Сентябрь 22":
+    sep22 = dataset.loc[(dataset['РТУ']>= '2022-09-01')&(dataset['РТУ']< '2022-10-01')]
+    x = sep22
+elif choice == "Октябрь 22":
+    oct22 = dataset.loc[(dataset['РТУ']>= '2022-10-01')&(dataset['РТУ']< '2022-11-01')]
+    x = oct22
+elif choice == "Ноябрь 22":
+    nov22 = dataset.loc[(dataset['РТУ']>= '2022-11-01')&(dataset['РТУ']< '2022-12-01')]
+    x = nov22
+elif choice == "Декабрь 22":
+    dec22 =dataset.loc[(dataset['РТУ']>= '2022-12-01')&(dataset['РТУ']< '2023-01-01')]
+    x = dec22
+elif choice == "Январь 23":
+    jan23 = dataset.loc[(dataset['РТУ']>= '2023-01-01')&(dataset['РТУ']< '2023-02-01')]
+    x = jan23
+elif choice == "Февраль 23":
+    feb23 = dataset.loc[((dataset['РТУ']>= '2023-02-01'))&(dataset['РТУ']< '2023-03-01')]
+    x = feb23
+
+x['СГЦО'] = abs(1-x['Сумма базовая']/x['Сумма озвученная'])*100
+x['Общая скидка'] = abs(1-x["Сумма базовая"]/x['Сумма итого'])*100
+
+zeroproc = x.loc[(x["СГЦО"]<4)]
+fiveproc = x.loc[(x["СГЦО"]>4)&(x["СГЦО"]<8)]
+tenproc = x.loc[(x['СГЦО']>=10)]
+
+SGCObar_list = ['Клиенты с СГЦО 0% ','Клиенты с СГЦО 5% ','Клиенты с СГЦО 10%']
+SGCObar_vals = [zeroproc.shape[0],fiveproc.shape[0],tenproc.shape[0]]
+sns.set(rc={'figure.figsize':(15,10)},font_scale=1)
+pt = sns.barplot(y=SGCObar_vals,x = SGCObar_list)
+pt.bar_label(pt.containers[0])
+fig = pt.get_figure()
+fig.savefig(f'{choice}firstdraw.png')
+st.image(f'{choice}firstdraw.png')
+
+choice2 = st.selectbox("Группировка клиентов по СГЦО", ("Клиенты с СГЦО 0%",'Клиенты с СГЦО 5% ','Клиенты с СГЦО 10%'))
+
+if choice2 == "Клиенты с СГЦО 0%":
+    x1 = zeroproc
+elif choice2 == 'Клиенты с СГЦО 5% ':
+    x1 = fiveproc
+elif choice2 =='Клиенты с СГЦО 10%':
+    x1 = tenproc
+
+plt.clf()
+ex = {}
+for vb in x1['Тип скидки'].unique():
+    ex.update({vb:x1.loc[x1['Тип скидки']==f'{vb}'].shape[0]})
+bar_list = list(ex.keys())
+bar_vals = list(ex.values())
+pt = sns.barplot(y=bar_vals,x=bar_list)
+sns.set(rc={'figure.figsize':(15,10)},font_scale=1)
+pt.bar_label(pt.containers[0])
+fig = pt.get_figure()
+fig.savefig(f'{choice}{choice2}firstdraw.png')
+st.image(f'{choice}{choice2}firstdraw.png')
+
+plt.clf()
+pie_data = [x1.loc[x1['Минимальный объем'] > x1['Количество']].shape[0],x1.loc[x1['Минимальный объем'] < x1['Количество']].shape[0]]
+pie_lables = ['Количество меньше мин. объема','Количество больше мин. объема']
+sns.set(rc={'figure.figsize':(15,10)},font_scale=1)
+colors_pie= sns.color_palette('bright')[1:5]
+plt.pie(pie_data,labels=pie_lables,colors=colors_pie,autopct='%.0f%%')
+plt.savefig(f'{choice}{choice2}piefirsttdraw.png')
+st.image(f'{choice}{choice2}piefirsttdraw.png')
+
+plt.clf()
+tg_array = x1['Номенклатура.Вид номенклатуры'].unique()
+tg_requests = {}
+for i in tg_array:
+    tg_requests.update({f"{i}":x1.loc[x1['Номенклатура.Вид номенклатуры']==i].shape[0]})
+tg_requests=dict(sorted(tg_requests.items(), key=lambda item: item[1]))
+bar_list = list(tg_requests.keys())
+bar_vals = list(tg_requests.values())
+sns.set(rc={'figure.figsize':(15,10)},font_scale=0.65)
+y = sns.barplot(y=bar_list,x=bar_vals)
+y.bar_label(y.containers[0])
+fig = y.get_figure()
+fig.savefig(f'{choice}{choice2}secdraw.png')
+st.image(f'{choice}{choice2}secdraw.png')
+
+plt.clf()
+tg_array = x1['Номенклатура.Вид номенклатуры'].unique()
+tg_requests = {}
+for i in tg_array:
+    tg_requests.update({f'{i}':x1[x1['Номенклатура.Вид номенклатуры']==i]['Общая скидка'].median()})
+bar_list = list(tg_requests.keys())
+bar_vals = list(tg_requests.values())
+sns.set(rc={'figure.figsize':(19,10)},font_scale=0.65)
+y = sns.barplot(x=bar_vals,y=bar_list,palette=['blue'])
+y.bar_label(y.containers[0])
+fig = y.get_figure()
+fig.savefig(f'{choice}{choice2}thirddraw.png')
+st.image(f'{choice}{choice2}thirddraw.png')

requirements.txt

@@ -0,0 +1,99 @@
+altair==4.2.2
+asttokens==2.2.1
+async-generator==1.10
+attrs==22.2.0
+backcall==0.2.0
+beautifulsoup4==4.11.2
+blinker==1.5
+bs4==0.0.1
+cachetools==5.3.0
+certifi==2022.12.7
+cffi==1.15.1
+chardet==5.1.0
+charset-normalizer==3.0.1
+click==8.1.3
+cloudscraper==1.2.68
+colorama==0.4.6
+comm==0.1.2
+contourpy==1.0.7
+cryptography==3.4.6
+cycler==0.11.0
+debugpy==1.6.6
+decorator==5.1.1
+entrypoints==0.4
+et-xmlfile==1.1.0
+exceptiongroup==1.1.0
+executing==1.2.0
+fake-useragent==1.1.1
+fonttools==4.38.0
+gitdb==4.0.10
+GitPython==3.1.30
+h11==0.14.0
+idna==3.4
+importlib-metadata==6.0.0
+importlib-resources==5.10.2
+ipykernel==6.21.2
+ipython==8.10.0
+jedi==0.18.2
+Jinja2==3.1.2
+jsonschema==4.17.3
+jupyter-client==8.0.2
+jupyter-core==5.2.0
+keyring==23.0.0
+kiwisolver==1.4.4
+markdown-it-py==2.1.0
+MarkupSafe==2.1.2
+matplotlib==3.7.0
+matplotlib-inline==0.1.6
+mdurl==0.1.2
+nest-asyncio==1.5.6
+numpy==1.24.2
+openpyxl==3.1.0
+outcome==1.2.0
+packaging==23.0
+pandas==1.5.3
+parso==0.8.3
+pickleshare==0.7.5
+Pillow==9.4.0
+platformdirs==3.0.0
+prompt-toolkit==3.0.36
+protobuf==3.20.3
+psutil==5.9.4
+pure-eval==0.2.2
+pyarrow==11.0.0
+pycookiecheat==0.4.7
+pycparser==2.21
+pydeck==0.8.0
+Pygments==2.14.0
+Pympler==1.0.1
+pyodbc==4.0.35
+pyparsing==3.0.9
+pyrsistent==0.19.3
+requests==2.28.2
+requests-toolbelt==0.10.1
+rich==13.3.1
+seaborn==0.12.2
+selenium==4.8.0
+semver==2.13.0
+six==1.16.0
+smmap==5.0.0
+sniffio==1.3.0
+sortedcontainers==2.4.0
+soupsieve==2.3.2.post1
+stack-data==0.6.2
+streamlit==1.17.0
+toml==0.10.2
+toolz==0.12.0
+tornado==6.2
+traitlets==5.9.0
+trio==0.22.0
+trio-websocket==0.9.2
+typing-extensions==4.4.0
+tzdata==2022.7
+tzlocal==4.2
+urllib3==1.26.14
+validators==0.20.0
+watchdog==2.2.1
+wcwidth==0.2.6
+wsproto==1.2.0
+zipp==3.12.1

Скидка ДП 2022 _23.xlsx

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:ed89bbdaf4d4c37da18bc59d01a08c5640b75e2a78cf740dd9b1fb4f7283708c
+size 3099390