Upload 4 files

app.py

@@ -0,0 +1,106 @@
+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 ? ', ("Февраль 2022","Февраль 2023"))
+st.sidebar.write('Вы выбрали: ', choice)
+
+if choice == 'Февраль 2022':
+    dataset=pd.read_excel(r'Feb202222.xlsx')
+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 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')

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