Update app.py

app.py

@@ -88,7 +88,7 @@ def normalize_title(title):
 # Legge gli ANNUNCI (pagina x pagina) sulla base del COMUNE di appartenenza
 def scrape_immobiliare(provincia, comune, prezzo_medio_mq, prezzo_minimo, prezzo_massimo, locali_minimo, locali_massimo):
     print(provincia + " " + comune + " " + prezzo_medio_mq)
-    comune_url = comune.replace(" ", "-").replace("è", "e").replace("é", "e").replace("ò", "o").replace("à", "a").replace("ù", "u").replace("ì", "i")
+    comune_url = comune.replace(" ", "-").replace("è", "e").replace("é", "e").replace("ò", "o").replace("à", "a").replace("ù", "u").replace("ì", "i").replace("'", "-")
     if st.tipologia_case == "Asta Immobiliare":
         tipologia_url = "aste-immobiliari"
     else: 
@@ -124,7 +124,7 @@ def scrape_immobiliare(provincia, comune, prezzo_medio_mq, prezzo_minimo, prezzo
         obj for obj in results
         if normalize_title(obj['Titolo']) not in seen_titles and not seen_titles.add(normalize_title(obj['Titolo']))
     ]        
-    return json.dumps(results, ensure_ascii=False, indent=2)
+    return base_url, json.dumps(results, ensure_ascii=False, indent=2)
 
 # Restituisce l'elenco dei COMUNI di una Provincia e il PREZZO MEDIO
 def get_elenco_comuni(provincia):
@@ -155,10 +155,16 @@ def get_elenco_comuni(provincia):
 cerca_premuto = False
 comuni_provincia = {}
 
-def scrivi_dataframe(output, riepilogo, comune, da_excel = False, df_excel = None):
+def scrivi_dataframe(url_ricerca, output, riepilogo, comune, da_excel = False, df_excel = None):
     if len(output) > 0 or (da_excel and df_excel is not None): 
+        
+        for comune_excel, df_comune in dataframes_per_comune.items():
+            if comune_excel == comune:
+                print('a')
+                # Da fare MATTEO st.write(df_comune) 
+
         st.numero_immobili_validi = st.numero_immobili_validi + 1
-        if not riepilogo:
+        if not riepilogo or da_excel:
             st.write(f"### {comune}")
         if da_excel: 
             df = df_excel
@@ -199,8 +205,7 @@ def scrivi_dataframe(output, riepilogo, comune, da_excel = False, df_excel = Non
                 st.metric("Media Superficie", int(superficie_count//total_rows), int(superficie_count))
                 st.write('Prezzo Medio al Metro Quadro')
                 chart_data = df_originale["PrezzoMq"]
-                st.area_chart(chart_data, color = "#FF4B4B", height=110)
-                        
+                st.area_chart(chart_data, color = "#FF4B4B", height=110)                
         st.dataframe(df, hide_index=True, use_container_width=True, 
                     column_config ={
                         "Vantaggioso": st.column_config.CheckboxColumn("Vantaggioso"), 
@@ -224,7 +229,10 @@ def scrivi_dataframe(output, riepilogo, comune, da_excel = False, df_excel = Non
                         "Locali": "Locali",
                         "Link": st.column_config.LinkColumn("App URL")
                     })    
-        st.write(f"Riepilogando nel comune {comune} sono presenti **{vantaggioso_count} Immobili vantaggiosi** rispetto ai {total_rows} totali")
+        testo_riepilogativo = f"Riepilogando nel comune [{comune}]({url_ricerca}) sono presenti **{vantaggioso_count} Immobili vantaggiosi** rispetto ai {total_rows} totali"
+        st.write(testo_riepilogativo)
+
+        
         st.divider()
 
 def analizza_dati_ai(output, tipologia):
@@ -398,6 +406,33 @@ def calcola_prezzo_mq(row):
     else:
         return row['Prezzo'] // row['Superficie']
 
+def calcola_vantaggio(row):
+    if pd.isnull(row['PrezzoMedioMq']) or pd.isnull(row['PrezzoMq']):
+        return 0
+    else:
+        if isinstance(row['PrezzoMedioMq'], str):
+            prezzo_medio_mq_numerico = int(row['PrezzoMedioMq'].replace(".", ""))
+        else:
+            prezzo_medio_mq_numerico = row['PrezzoMedioMq']
+        differenza = prezzo_medio_mq_numerico - int(row['PrezzoMq'])
+        if prezzo_medio_mq_numerico != 0: 
+            vantaggio = (differenza / prezzo_medio_mq_numerico) * 100
+        else:
+            vantaggio = 0
+        vantaggio = max(0, vantaggio)
+        vantaggio = int(vantaggio)
+        return vantaggio
+
+def calcola_vantaggioso(row):
+    if isinstance(row['PrezzoMedioMq'], str):
+        prezzo_medio_mq_numerico = int(row['PrezzoMedioMq'].replace(".", ""))
+    else:
+        prezzo_medio_mq_numerico = row['PrezzoMedioMq']
+    if row['PrezzoMq'] < prezzo_medio_mq_numerico:
+        return True
+    else:
+        return False
+
 def importa_excel(file):
     df = None
     if file.name.endswith('.csv'):
@@ -417,6 +452,8 @@ def importa_excel(file):
                 cell = ws.cell(row=i, column=link_column_index)
                 if cell.hyperlink:
                     df.at[i - 2, "Link asta"] = cell.hyperlink.target
+                else:
+                    df.at[i - 2, "Link asta"] = ""
         if 'Perizia' in df.columns:
             link_column_index = df.columns.get_loc("Perizia") + 1  
             for i in range(2, ws.max_row + 1): 
@@ -437,11 +474,12 @@ def importa_excel(file):
         df['Locali'] = df['Locali'].fillna(0).astype(int)
         df['PrezzoMq'] = df.apply(calcola_prezzo_mq, axis=1)
         df['PrezzoMq'] = df['PrezzoMq'].fillna(0).astype(int)
-        df['Vantaggioso'] = False
-        df['Vantaggio'] = 50
         df['Immagine'] = ""
-        df['PrezzoMedioMq'] = 0
-        
+        mappatura_prezzi = {item['comune'].lower(): item['prezzo'] for item in comuni_provincia}
+        df['PrezzoMedioMq'] = df['Comune'].str.lower().map(mappatura_prezzi).combine_first(df['Prezzo'])
+        df['Vantaggio'] = df.apply(calcola_vantaggio, axis=1)
+        df['Vantaggioso'] = df.apply(calcola_vantaggioso, axis=1)
+
     return df
 
 if cerca_premuto:
@@ -451,9 +489,14 @@ if cerca_premuto:
             df = importa_excel(file)
             dfs.append(df)
         if dfs:
+            st.info('Aste PVP')
             concatenated_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
-            scrivi_dataframe([], True, 'Excel', True, concatenated_df)
-            #st.write(concatenated_df)
+            concatenated_df = concatenated_df.sort_values(by=['Comune', 'Vantaggio', 'PrezzoMq'], ascending=[True, False, False])
+            dataframes_per_comune = {comune: df for comune, df in concatenated_df.groupby('Comune')}
+            for comune, df_comune in dataframes_per_comune.items():
+                scrivi_dataframe('', [], False, comune, True, df_comune)
+            concatenated_df = concatenated_df.sort_values(by=['Vantaggio', 'PrezzoMq'], ascending=[False, False])
+            scrivi_dataframe('', [], False, 'Riepilogo PVP', True, concatenated_df)
         st.success("File Excel importati con successo")
     
     if len(comune_input)>0:
@@ -478,22 +521,27 @@ if cerca_premuto:
         
         output = []
         output_singolo = []
+        if st.tipologia_case == "Asta Immobiliare":
+            st.info('Aste Immobiliare.it')
+        else:
+            st.info('Vendita Immobiliare.it')    
         for comune_provincia in comuni_provincia:
             if comune_provincia['comune'].upper() in comuni_selezionati:
                 with st.spinner(f"Ricerca Immobili Comune: {comune_provincia['comune']}"):
-                    output_singolo = json.loads(scrape_immobiliare(comune_provincia['provincia'], 
-                                                                    comune_provincia['comune'], 
-                                                                    comune_provincia['prezzo'], 
-                                                                    prezzo_minimo, 
-                                                                    prezzo_massimo, 
-                                                                    locali_minimo, 
-                                                                    locali_massimo))
-                    scrivi_dataframe(output_singolo, False, comune_provincia['comune'])
+                    url_ricerca, json_object = scrape_immobiliare(comune_provincia['provincia'], 
+                                                                  comune_provincia['comune'], 
+                                                                  comune_provincia['prezzo'], 
+                                                                  prezzo_minimo, 
+                                                                  prezzo_massimo, 
+                                                                  locali_minimo, 
+                                                                  locali_massimo)
+                    output_singolo = json.loads(json_object)
+                    scrivi_dataframe(url_ricerca, output_singolo, False, comune_provincia['comune'])
                     output += output_singolo
                 time.sleep(0.10)
         if len(comuni_selezionati)>1 and st.numero_immobili_validi>1:
             st.write(f"### Comuni Selezionati")
-            scrivi_dataframe(output, True, '')
+            scrivi_dataframe('', output, True, '')
         if st.numero_immobili_validi > 0 and st.analisi_ai:  
             st.title("✨ Analisi Intelligenza Artificiale")
             st.write("### Considerazioni")