Update app.py

app.py

@@ -6,101 +6,395 @@ import matplotlib.pyplot as plt
 
 
 st.sidebar.title('Выберите анализируемый период')
-choice = st.sidebar.selectbox('Какой период вы хотите выбрать ? ', ("Февраль 2022","Февраль 2023"))
+choice = st.sidebar.selectbox('Какой период вы хотите выбрать ? ', ("Февраль 2022","Февраль 2023",'Резюме'))
 st.sidebar.write('Вы выбрали: ', choice)
 
+
 if choice == 'Февраль 2022':
-    dataset=pd.read_excel(r'Feb202222.xlsx')
+    dataset=pd.read_excel(r'C:\Users\preysve\Desktop\Git repo\Feb202222.xlsx')
+    dataset = dataset.drop_duplicates()
+    dataset['Разница'] = dataset['Запрашиваемая скидка, %'] - dataset['Согласованная скидка, %']
+
+    st.header("Аналитика по КП")
+
+    st.write(f'Общее количество КП за анализируемый период - {dataset.shape[0]}')
+
+    men_array = dataset['Менеджер О.П.'].unique()
+    men_requests = {}
+    for i in men_array:
+        men_requests.update({f"{i}": dataset.loc[dataset["Менеджер О.П."] == i].shape[0]})
+    men_requests = dict(sorted(men_requests.items(), key=lambda item: item[1]))
+    bar_list = list(men_requests.keys())
+    bar_vals = list(men_requests.values())
+    sns.set(rc={'figure.figsize': (19, 10)}, font_scale=0.65)
+    y = sns.barplot(x=bar_list, y=bar_vals)
+    y.bar_label(y.containers[0])
+    fig = y.get_figure()
+    fig.savefig(f'{choice}firstdraw.png')
+    st.image(f'{choice}firstdraw.png', caption='Количество КП отправленных менеджером Отдела продаж за месяц')
+
+    plt.clf()
+    dataset.loc[dataset['Обратная связь от клиента'] != "Клиент позицию взял"].shape[0]
+    pie_data = [dataset.loc[dataset['Обратная связь от клиента'] == "Клиент позицию взял"].shape[0],
+                dataset.loc[dataset['Обратная связь от клиента'] != "Клиент позицию взял"].shape[0]]
+    pie_lables = ['Клиент взял позицию', 'Клиент не взял позицию']
+    colors_pie = sns.color_palette('bright')[1:5]
+    plt.rcParams.update({'font.size': 22})
+    plt.pie(pie_data, labels=pie_lables, colors=colors_pie, autopct='%.0f%%', textprops={'fontsize': 22})
+    plt.savefig(f'{choice}seconddraw.png')
+    st.image(f'{choice}seconddraw.png', caption='Реакция клиентов на КП')
+
+    plt.clf()
+    data_discount = dataset.loc[
+        (dataset['Обратная связь от клиента'] == "Клиент позицию взял") & (dataset['Согласованная скидка, %'] != 0)]
+    data_discount = data_discount[['Менеджер О.П.', 'Согласованная скидка, %']].groupby(
+        ['Менеджер О.П.']).mean().dropna()
+    data_discount = data_discount.sort_values(by='Согласованная скидка, %', ascending=False)
+    data_discount = data_discount.to_dict()['Согласованная скидка, %']
+    discount_list = list(data_discount.keys())
+    discount_vals = list(data_discount.values())
+    x = sns.barplot(x=discount_list, y=discount_vals)
+    x.bar_label(x.containers[0])
+    thirdfig = x.get_figure()
+    thirdfig.savefig(f'{choice}thirddraw.png')
+    st.image(f'{choice}thirddraw.png', caption='Какой процент скидки в среднем запрашивает Менеджер О.П.')
+
+    plt.clf()
+    categories = dataset[['ТГ', "Количество в запросе, шт"]].groupby(['ТГ']).sum().sort_values(
+        by='Количество в запросе, шт', ascending=False)
+    categories = categories.to_dict()['Количество в запросе, шт']
+    cats_list = list(categories.keys())
+    cats_vals = list(categories.values())
+    cols = ['red' if x > 400 else 'green' for x in cats_vals]
+    sns.set(rc={'figure.figsize': (19, 10)}, font_scale=0.80)
+    z = sns.barplot(x=cats_vals, y=cats_list, estimator=np.sum, palette=cols)
+    z.bar_label(z.containers[0])
+    fourfig = z.get_figure()
+    fourfig.savefig(f'{choice}fourdraw.png')
+    st.image(f'{choice}fourdraw.png',
+             caption='Суммарное количество позиций, поступивших по КП. Суммарно по товарным группам')
+
+    plt.clf()
+    men_array = dataset['ТГ'].unique()
+    men_requests = {}
+    for i in men_array:
+        men_requests.update({f"{i}": dataset.loc[dataset["ТГ"] == i].shape[0]})
+    men_requests = dict(sorted(men_requests.items(), key=lambda item: item[1]))
+    bar_list = list(men_requests.keys())
+    bar_vals = list(men_requests.values())
+    sns.set(rc={'figure.figsize': (19, 10)}, font_scale=0.65)
+    y = sns.barplot(x=bar_vals, y=bar_list, palette=['red'])
+    y.bar_label(y.containers[0])
+    fivefig = y.get_figure()
+    fivefig.savefig(f'{choice}fivedraw.png')
+    st.image(f'{choice}fivedraw.png', caption='Количество поступивших КП по товарным группам')
+
+    plt.clf()
+    ex = {}
+    for vb in dataset['Тип согласования'].unique():
+        ex.update({vb: dataset.loc[dataset['Тип согласования'] == f'{vb}'].shape[0]})
+    bar_list = list(ex.keys())
+    bar_vals = list(ex.values())
+    q = sns.barplot(y=bar_vals, x=bar_list)
+    sixfig = q.get_figure()
+    sixfig.savefig(f'{choice}sixdraw.png')
+    st.image(f'{choice}sixdraw.png', caption='Типы КП на анализируемый период')
+
+    plt.clf()
+    dif_data = [dataset.loc[dataset['Разница'] == 0].shape[0],
+                dataset.shape[0] - dataset.loc[dataset['Разница'] == 0].shape[0]]
+    dif_lables = ['Запрашиваемая и Согласованная скидки совпадают', 'Запрашиваемая и Согласованная скидки НЕ совпадают']
+    other_colors_pie = sns.color_palette('bright')[0:4]
+    plt.rcParams.update({'font.size': 22})
+    plt.pie(dif_data, labels=dif_lables, colors=other_colors_pie, autopct='%.0f%%', textprops={'fontsize': 22})
+    plt.savefig(f'{choice}sevendraw.png')
+    st.image(f'{choice}sevendraw.png', caption='Совпадение/ НЕ совпадение Согласованной и Запрашиваемой скидок')
 elif choice == 'Февраль 2023':
-    dataset = pd.read_excel(r'Feb202322.xlsx')
-dataset = dataset.drop_duplicates()
-dataset['Разница'] = dataset['Запрашиваемая скидка, %'] - dataset['Согласованная скидка, %']
-
-st.header("Аналитика по КП")
-
-st.write(f'Общее количество КП за анализируемый период - {dataset.shape[0]}')
-
-men_array = dataset['Менеджер О.П.'].unique()
-men_requests = {}
-for i in men_array:
-    men_requests.update({f"{i}":dataset.loc[dataset["Менеджер О.П."]==i].shape[0]})
-men_requests=dict(sorted(men_requests.items(), key=lambda item: item[1]))
-bar_list = list(men_requests.keys())
-bar_vals = list(men_requests.values())
-sns.set(rc={'figure.figsize':(19,10)},font_scale=0.65)
-y = sns.barplot(x=bar_list,y=bar_vals)
-y.bar_label(y.containers[0])
-fig = y.get_figure()
-fig.savefig(f'{choice}firstdraw.png')
-st.image(f'{choice}firstdraw.png',caption='Количество КП отправленных менеджером Отдела продаж за месяц')
-
-plt.clf()
-dataset.loc[dataset['Обратная связь от клиента']!="Клиент позицию взял"].shape[0]
-pie_data = [dataset.loc[dataset['Обратная связь от клиента']=="Клиент позицию взял"].shape[0],dataset.loc[dataset['Обратная связь от клиента']!="Клиент позицию взял"].shape[0]]
-pie_lables = ['Клиент взял позицию','Клиент не взял позицию']
-colors_pie= sns.color_palette('bright')[1:5]
-plt.rcParams.update({'font.size': 22})
-plt.pie(pie_data,labels=pie_lables,colors=colors_pie,autopct='%.0f%%',textprops={'fontsize': 22})
-plt.savefig(f'{choice}seconddraw.png')
-st.image(f'{choice}seconddraw.png',caption='Реакция клиентов на КП')
-
-plt.clf()
-data_discount = dataset.loc[(dataset['Обратная связь от клиента']=="Клиент позицию взял")&(dataset['Согласованная скидка, %']!=0)]
-data_discount = data_discount[['Менеджер О.П.','Согласованная скидка, %']].groupby(['Менеджер О.П.']).mean().dropna()
-data_discount = data_discount.sort_values(by='Согласованная скидка, %',ascending=False)
-data_discount = data_discount.to_dict()['Согласованная скидка, %']
-discount_list = list(data_discount.keys())
-discount_vals = list(data_discount.values())
-x = sns.barplot(x=discount_list,y=discount_vals)
-x.bar_label(x.containers[0])
-thirdfig = x.get_figure()
-thirdfig.savefig(f'{choice}thirddraw.png')
-st.image(f'{choice}thirddraw.png', caption='Какой процент скидки в среднем запрашивает Менеджер О.П.')
-
-plt.clf()
-categories = dataset[['ТГ',"Количество в запросе, шт"]].groupby(['ТГ']).sum().sort_values(by='Количество в запросе, шт',ascending=False)
-categories = categories.to_dict()['Количество в запросе, шт']
-cats_list = list(categories.keys())
-cats_vals = list(categories.values())
-cols = ['red' if x >400  else 'green' for x in cats_vals]
-sns.set(rc={'figure.figsize':(19,10)},font_scale=0.80)
-z = sns.barplot(x=cats_vals, y=cats_list, estimator=np.sum,palette=cols)
-z.bar_label(z.containers[0])
-fourfig=z.get_figure()
-fourfig.savefig(f'{choice}fourdraw.png')
-st.image(f'{choice}fourdraw.png',caption='Суммарное количество позиций, поступивших по К��. Суммарно по товарным группам')
-
-plt.clf()
-men_array = dataset['ТГ'].unique()
-men_requests = {}
-for i in men_array:
-    men_requests.update({f"{i}":dataset.loc[dataset["ТГ"]==i].shape[0]})
-men_requests=dict(sorted(men_requests.items(), key=lambda item: item[1]))
-bar_list = list(men_requests.keys())
-bar_vals = list(men_requests.values())
-sns.set(rc={'figure.figsize':(19,10)},font_scale=0.65)
-y = sns.barplot(x=bar_vals,y=bar_list,palette=['red'])
-y.bar_label(y.containers[0])
-fivefig = y.get_figure()
-fivefig.savefig(f'{choice}fivedraw.png')
-st.image(f'{choice}fivedraw.png', caption='Количество поступивших КП по товарным группам')
-
-plt.clf()
-ex = {}
-for vb in dataset['Тип согласования'].unique():
-    ex.update({vb:dataset.loc[dataset['Тип согласования']==f'{vb}'].shape[0]})
-bar_list = list(ex.keys())
-bar_vals = list(ex.values())
-q = sns.barplot(y=bar_vals,x=bar_list)
-sixfig = q.get_figure()
-sixfig.savefig(f'{choice}sixdraw.png')
-st.image(f'{choice}sixdraw.png',caption='Типы КП на анализируемый период')
-
-plt.clf()
-dif_data = [dataset.loc[dataset['Разница']== 0 ].shape[0],dataset.shape[0]-dataset.loc[dataset['Разница']== 0 ].shape[0]]
-dif_lables = ['Запрашиваемая и Согласованная скидки совпадают','Запрашиваемая и Согласованная скидки НЕ совпадают']
-other_colors_pie = sns.color_palette('bright')[0:4]
-plt.rcParams.update({'font.size': 22})
-plt.pie(dif_data,labels=dif_lables,colors=other_colors_pie,autopct='%.0f%%',textprops={'fontsize': 22})
-plt.savefig(f'{choice}sevendraw.png')
-st.image(f'{choice}sevendraw.png',caption='Совпадение/ НЕ совпадение Согласованной и Запрашиваемой скидок')
+    dataset = pd.read_excel(r'C:\Users\preysve\Desktop\Git repo\Feb202322.xlsx')
+    dataset = dataset.drop_duplicates()
+    dataset['Разница'] = dataset['Запрашиваемая скидка, %'] - dataset['Согласованная скидка, %']
+
+    st.header("Аналитика по КП")
+
+    st.write(f'Общее количество КП за анализируемый период - {dataset.shape[0]}')
+
+    men_array = dataset['Менеджер О.П.'].unique()
+    men_requests = {}
+    for i in men_array:
+        men_requests.update({f"{i}": dataset.loc[dataset["Менеджер О.П."] == i].shape[0]})
+    men_requests = dict(sorted(men_requests.items(), key=lambda item: item[1]))
+    bar_list = list(men_requests.keys())
+    bar_vals = list(men_requests.values())
+    sns.set(rc={'figure.figsize': (19, 10)}, font_scale=0.65)
+    y = sns.barplot(x=bar_list, y=bar_vals)
+    y.bar_label(y.containers[0])
+    fig = y.get_figure()
+    fig.savefig(f'{choice}firstdraw.png')
+    st.image(f'{choice}firstdraw.png', caption='Количество КП отправленных менеджером Отдела продаж за месяц')
+
+    plt.clf()
+    dataset.loc[dataset['Обратная связь от клиента'] != "Клиент позицию взял"].shape[0]
+    pie_data = [dataset.loc[dataset['Обратная связь от клиента'] == "Клиент позицию взял"].shape[0],
+                dataset.loc[dataset['Обратная связь от клиента'] != "Клиент позицию взял"].shape[0]]
+    pie_lables = ['Клиент взял позицию', 'Клиент не взял позицию']
+    colors_pie = sns.color_palette('bright')[1:5]
+    plt.rcParams.update({'font.size': 22})
+    plt.pie(pie_data, labels=pie_lables, colors=colors_pie, autopct='%.0f%%', textprops={'fontsize': 22})
+    plt.savefig(f'{choice}seconddraw.png')
+    st.image(f'{choice}seconddraw.png', caption='Реакция клиентов на КП')
+
+    plt.clf()
+    data_discount = dataset.loc[
+        (dataset['Обратная связь от клиента'] == "Клиент позицию взял") & (dataset['Согласованная скидка, %'] != 0)]
+    data_discount = data_discount[['Менеджер О.П.', 'Согласованная скидка, %']].groupby(
+        ['Менеджер О.П.']).mean().dropna()
+    data_discount = data_discount.sort_values(by='Согласованная скидка, %', ascending=False)
+    data_discount = data_discount.to_dict()['Согласованная скидка, %']
+    discount_list = list(data_discount.keys())
+    discount_vals = list(data_discount.values())
+    x = sns.barplot(x=discount_list, y=discount_vals)
+    x.bar_label(x.containers[0])
+    thirdfig = x.get_figure()
+    thirdfig.savefig(f'{choice}thirddraw.png')
+    st.image(f'{choice}thirddraw.png', caption='Какой процент скидки в среднем запрашивает Менеджер О.П.')
+
+    plt.clf()
+    categories = dataset[['ТГ', "Количество в з��просе, шт"]].groupby(['ТГ']).sum().sort_values(
+        by='Количество в запросе, шт', ascending=False)
+    categories = categories.to_dict()['Количество в запросе, шт']
+    cats_list = list(categories.keys())
+    cats_vals = list(categories.values())
+    cols = ['red' if x > 400 else 'green' for x in cats_vals]
+    sns.set(rc={'figure.figsize': (19, 10)}, font_scale=0.80)
+    z = sns.barplot(x=cats_vals, y=cats_list, estimator=np.sum, palette=cols)
+    z.bar_label(z.containers[0])
+    fourfig = z.get_figure()
+    fourfig.savefig(f'{choice}fourdraw.png')
+    st.image(f'{choice}fourdraw.png',
+             caption='Суммарное количество позиций, поступивших по КП. Суммарно по товарным группам')
+
+    plt.clf()
+    men_array = dataset['ТГ'].unique()
+    men_requests = {}
+    for i in men_array:
+        men_requests.update({f"{i}": dataset.loc[dataset["ТГ"] == i].shape[0]})
+    men_requests = dict(sorted(men_requests.items(), key=lambda item: item[1]))
+    bar_list = list(men_requests.keys())
+    bar_vals = list(men_requests.values())
+    sns.set(rc={'figure.figsize': (19, 10)}, font_scale=0.65)
+    y = sns.barplot(x=bar_vals, y=bar_list, palette=['red'])
+    y.bar_label(y.containers[0])
+    fivefig = y.get_figure()
+    fivefig.savefig(f'{choice}fivedraw.png')
+    st.image(f'{choice}fivedraw.png', caption='Количество поступивших КП по товарным группам')
+
+    plt.clf()
+    ex = {}
+    for vb in dataset['Тип согласования'].unique():
+        ex.update({vb: dataset.loc[dataset['Тип согласования'] == f'{vb}'].shape[0]})
+    bar_list = list(ex.keys())
+    bar_vals = list(ex.values())
+    q = sns.barplot(y=bar_vals, x=bar_list)
+    sixfig = q.get_figure()
+    sixfig.savefig(f'{choice}sixdraw.png')
+    st.image(f'{choice}sixdraw.png', caption='Типы КП на анализируемый период')
+
+    plt.clf()
+    dif_data = [dataset.loc[dataset['Разница'] == 0].shape[0],
+                dataset.shape[0] - dataset.loc[dataset['Разница'] == 0].shape[0]]
+    dif_lables = ['Запрашиваемая и Согласованная скидки совпадают', 'Запрашиваемая и Согласованная скидки НЕ совпадают']
+    other_colors_pie = sns.color_palette('bright')[0:4]
+    plt.rcParams.update({'font.size': 22})
+    plt.pie(dif_data, labels=dif_lables, colors=other_colors_pie, autopct='%.0f%%', textprops={'fontsize': 22})
+    plt.savefig(f'{choice}sevendraw.png')
+    st.image(f'{choice}sevendraw.png', caption='Совпадение/ НЕ совпадение Согласованной и Запрашиваемой скидок')
+elif choice == 'Резюме':
+    dataset1 = pd.read_excel(r'C:\Users\preysve\Desktop\Git repo\Feb202222.xlsx')
+    dataset1 = dataset1.drop_duplicates()
+    dataset1['Разница'] = dataset1['Запрашиваемая скидка, %'] - dataset1['Согласованная скидка, %']
+
+    dataset2 = pd.read_excel(r'C:\Users\preysve\Desktop\Git repo\Feb202322.xlsx')
+    dataset2 = dataset2.drop_duplicates()
+    dataset2['Разница'] = dataset2['Запрашиваемая скидка, %'] - dataset2['Согласованная скидка, %']
+
+    st.header("Резюме Аналитики по КП")
+
+    st.text(f'Сравнение количества КП')
+
+    quant_lables = ['2022', '2023']
+    quant_vals = [dataset1.shape[0], dataset2.shape[0]]
+    quant_data = pd.DataFrame.from_dict({'names': quant_lables, 'values': quant_vals})
+    st.bar_chart(quant_data, x='names', y='values', height=0)
+    st.text('По сравнению с февралем 2022 года, количество КП в 2023 году возрасло на 70 %')
+
+
+    def top_tg_zapros():
+
+        sp = plt.subplot(121)
+        tg1_array = dataset1['ТГ'].unique()
+        tg1_requests = {}
+        for i in tg1_array:
+            tg1_requests.update({f"{i}": dataset1.loc[dataset1["ТГ"] == i].shape[0]})
+        tg1_requests = dict(sorted(tg1_requests.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True))
+        bar1_list = list(tg1_requests.keys())[0:5]
+        bar_vals = list(tg1_requests.values())[0:5]
+        y = sns.barplot(x=bar_vals, y=bar1_list, palette=['red'])
+        y.bar_label(y.containers[0])
+        quan_tg_fig1 = y.get_figure()
+        quan_tg_fig1.savefig(f'{choice}quan_tg_fig1draw.png')
+        plt.title('2022', fontsize=15)
+
+        sp = plt.subplot(122)
+        tg2_array = dataset2['ТГ'].unique()
+        tg2_requests = {}
+        for i in tg2_array:
+            tg2_requests.update({f"{i}": dataset2.loc[dataset2["ТГ"] == i].shape[0]})
+        tg2_requests = dict(sorted(tg2_requests.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True))
+        bar2_list = list(tg2_requests.keys())[0:5]
+        bar_vals = list(tg2_requests.values())[0:5]
+        y = sns.barplot(x=bar_vals, y=bar2_list, palette=['blue'])
+        y.bar_label(y.containers[0])
+        quan_tg_fig2 = y.get_figure()
+        quan_tg_fig2.savefig(f'{choice}quan_tg_fig2draw.png')
+        plt.title('2023', fontsize=15)
+
+        plt.savefig('Something2.png')
+        st.image('Something2.png', caption='ТОП-5 товарных групп по количеству КП')
+
+        return bar1_list, bar2_list
+
+
+    def pie_data_clientreact():
+
+        plt.clf()
+        sp = plt.subplot(121)
+        dataset1.loc[dataset1['Обратная связь от клиента'] != "Клиент позицию взял"].shape[0]
+        pie1_data = [dataset1.loc[dataset1['Обратная связь от клиента'] == "Клиент позицию взял"].shape[0],
+                     dataset1.loc[dataset1['Обратная связь от клиента'] != "Клиент позицию взял"].shape[0]]
+        pie1_lables = ['Клиент взял позицию', 'Клиент не взял позицию']
+        colors_pie = sns.color_palette('bright')[1:5]
+        plt.rcParams.update({'font.size': 15})
+        plt.pie(pie1_data, labels=pie1_lables, colors=colors_pie, autopct='%.0f%%', textprops={'fontsize': 15})
+        plt.title('2022', fontsize=15)
+
+        sp = plt.subplot(122)
+        dataset2.loc[dataset2['Обратная связь от клиента'] != "Клиент позицию взял"].shape[0]
+        pie2_data = [dataset2.loc[dataset2['Обратная связь от клиента'] == "Клиент позицию взял"].shape[0],
+                     dataset2.loc[dataset2['Обратная связь от клиента'] != "Клиент позицию взял"].shape[0]]
+        pie2_lables = ['Клиент взял позицию', 'Клиент не взял позицию']
+        colors_pie = sns.color_palette('bright')[1:5]
+        plt.rcParams.update({'font.size': 15})
+        plt.pie(pie2_data, labels=pie2_lables, colors=colors_pie, autopct='%.0f%%', textprops={'fontsize': 15})
+        plt.title('2023', fontsize=15)
+
+        plt.savefig('SOMETHIG.png')
+        st.image('SOMETHIG.png', caption='Реакция клиентов на КП')
+
+
+    def quantTG():
+        sp = plt.subplot(121)
+        new_cat1 = {}
+        categories1 = dataset1[['ТГ', "Количество в запросе, шт"]].groupby(['ТГ']).sum().sort_values(
+            by='Количество в запросе, шт', ascending=False)
+        categories1 = categories1.to_dict()['Количество в запросе, шт']
+        for key, value in categories1.items():
+            if key in f1:
+                new_cat1[key] = value
+
+        cats_list = list(new_cat1.keys())
+        cats_vals = list(new_cat1.values())
+        cols = ['red']
+        sns.set(rc={'figure.figsize': (19, 10)}, font_scale=0.80)
+        z1 = sns.barplot(x=cats_vals, y=cats_list, estimator=np.sum, palette=cols)
+        z1.bar_label(z1.containers[0])
+        plt.title('2022', fontsize=15)
+
+        sp = plt.subplot(122)
+        new_cat2 = {}
+        categories2 = dataset2[['ТГ', "Количество в запросе, шт"]].groupby(['ТГ']).sum().sort_values(
+            by='Количество в запросе, шт', ascending=False)
+        categories2 = categories2.to_dict()['Количество в запросе, шт']
+        for key, value in categories2.items():
+            if key in k2:
+                new_cat2[key] = value
+
+        cats_list = list(new_cat2.keys())
+        cats_vals = list(new_cat2.values())
+        cols = ['blue']
+        sns.set(rc={'figure.figsize': (19, 10)}, font_scale=0.80)
+        z = sns.barplot(x=cats_vals, y=cats_list, estimator=np.sum, palette=cols)
+        z.bar_label(z.containers[0])
+        plt.title('2022', fontsize=15)
+
+        plt.savefig('KPquanTG.png')
+        st.image('KPquanTG.png', caption='Количество позиций по ТОП-5 ТГ')
+
+
+    def TGtype():
+        sp = plt.subplot(121)
+        ex1 = {}
+        for vb in dataset1['Тип согласования'].unique():
+            ex1.update({vb: dataset1.loc[dataset1['Тип согласования'] == f'{vb}'].shape[0]})
+        bar1_list = list(ex1.keys())
+        bar1_vals = list(ex1.values())
+        q = sns.barplot(y=bar1_vals, x=bar1_list)
+        q.bar_label(q.containers[0])
+        plt.title('2022', fontsize=15)
+
+        sp = plt.subplot(122)
+        ex2 = {}
+        for vb in dataset2['Тип согласования'].unique():
+            ex2.update({vb: dataset2.loc[dataset2['Тип согласования'] == f'{vb}'].shape[0]})
+        bar2_list = list(ex2.keys())
+        bar2_vals = list(ex2.values())
+        q2 = sns.barplot(y=bar2_vals, x=bar2_list)
+        q2.bar_label(q2.containers[0])
+        plt.title('2023', fontsize=15)
+
+        plt.savefig('SoglType.png')
+        st.image('SoglType.png')
+
+
+    def pricesovp():
+        sp = plt.subplot(121)
+        dif1_data = [dataset1.loc[dataset1['Разница'] == 0].shape[0],
+                     dataset1.shape[0] - dataset1.loc[dataset1['Разница'] == 0].shape[0]]
+        dif1_lables = ['Совпадают', 'НЕ совпадают']
+        other_colors_pie = sns.color_palette('bright')[0:4]
+        plt.rcParams.update({'font.size': 13})
+        plt.pie(dif1_data, labels=dif1_lables, colors=other_colors_pie, autopct='%.0f%%', textprops={'fontsize': 13})
+        plt.title('2022', fontsize=20)
+
+        sp = plt.subplot(122)
+        dif2_data = [dataset2.loc[dataset2['Разница'] == 0].shape[0],
+                     dataset2.shape[0] - dataset2.loc[dataset2['Разница'] == 0].shape[0]]
+        dif2_lables = ['Совпадают', 'НЕ совпадают']
+        other_colors_pie = sns.color_palette('bright')[0:4]
+        plt.rcParams.update({'font.size': 20})
+        plt.pie(dif2_data, labels=dif2_lables, colors=other_colors_pie, autopct='%.0f%%', textprops={'fontsize': 13})
+        plt.title('2023', fontsize=20)
+
+        plt.savefig('zaprsogl.png')
+        st.image('zaprsogl.png')
+
+
+    f1, k2 = top_tg_zapros()
+    st.write(
+        'На графике мы можем видеть изменения в ТГ, по которым приходят КП. Можно заметить, что по состоянию на 2023 год в ТОП-5 групп выбились Накладки, Накладки Simpeco и Оптика. Стоит обратить внимание на то, что Рессоры и Барабаны Simpeco остались в ТОП-5, также как и в 2022.')
+    plt.clf()
+    quantTG()
+    st.write(
+        'На основе это графика, не трудно сделть вывод, что с ростом количества КП, растет и количество позиций, на которые запрашивается скидка. Таким образом мы можем увидеть прирост по двум сопадающим ТГ - Рессоры и Барабаны Simpeco, если конкретнее то количество по Рессорам возрасло на 34%, а по барабанам Simpeco на 239%')
+    plt.clf()
+    TGtype()
+    st.write('Количество КП по типу "На Объем" по сравнению с февралем прошлого года возрасло на 517%')
+    plt.clf()
+    pricesovp()
+    st.write(
+        'Можем заметить что процент скидок в которых совпадает Цена Запрашиваемая и Цена Согласованная, увеличился. Это свидетельствует о том, что КП, которые поступают в ОЦДР, укладываются в текущую политику именно поэтому необходимо оценить поведение клиента.')
+    plt.clf()
+    pie_data_clientreact()
+    st.write(
+        'Из этого графика можем заметить, что в относительных показателях процент клиентов, которые берут позиции с учетом скидок по КП увеличился на 1%. Этот показатель является незначительным, с учетом роста количества КП, а также роста запросов по типу скидки "На объем"')
+
+    st.header('Благодарим за внимание !')