Update src/dashboard_app.py

src/dashboard_app.py

@@ -1,17 +1,3 @@
-# --- IMPORTANT POUR HUGGING FACE SPACES ---
-# Assurez-vous que votre fichier requirements.txt (à la RACINE du dépôt) contient AU MOINS :
-# streamlit
-# pandas
-# plotly
-# Jinja2
-# python-dotenv
-# google-generativeai
-# scikit-learn
-# scipy
-# numpy
-# openpyxl
-# -----------------------------------------
-
 import os
 import streamlit as st
 import pandas as pd
@@ -29,7 +15,7 @@ from sklearn.model_selection import train_test_split
 from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
 import scipy.stats as stats
 import numpy as np
-from sklearn.preprocessing import StandardScaler # Importer StandardScaler
+from sklearn.preprocessing import StandardScaler
 
 # --- Configuration de la Page Streamlit ---
 st.set_page_config(layout="wide", page_title="Suite d'Analyse Interactive", page_icon="📊")
@@ -47,27 +33,6 @@ else:
     # Sinon, supposer que le script est à la racine ou dans un autre dossier
     app_root_dir = script_dir # Ou ajuster si nécessaire
 
-# Chemin vers le fichier d'exemple (supposé être à la racine)
-SAMPLE_EXCEL_FILE = os.path.join(app_root_dir, "sample_excel.xlsx")
-
-# Charger le template HTML depuis la racine déterminée
-TEMPLATE_FILE = "report_template.html"
-template = None
-try:
-    env = Environment(loader=FileSystemLoader(app_root_dir))
-    template = env.get_template(TEMPLATE_FILE)
-except TemplateNotFound:
-    st.error(f"Erreur chargement template : '{TEMPLATE_FILE}' NON TROUVÉ dans '{app_root_dir}'. Vérifiez qu'il est bien à la racine du dépôt. Export HTML indisponible.")
-except Exception as e:
-    st.error(f"Erreur chargement template '{TEMPLATE_FILE}' depuis '{app_root_dir}': {e}. Export HTML indisponible.")
-
-# Affichage état API Key
-if not api_key:
-    st.sidebar.warning("⚠️ Clé API Google Gemini manquante. Chat AI désactivé.", icon="🔑")
-else:
-    # st.sidebar.success("✔️ Clé API Google Gemini trouvée.") # Optionnel
-    pass
-
 # --- Fonctions Utilitaires ---
 def generate_html_report(data, num_submissions, columns, tables_html="", charts_html=""):
     if template is None: return "Erreur: Template HTML manquant."
@@ -122,18 +87,7 @@ def load_data(source_type, source_value, header_param, sep=None):
     source_info_text = ""
 
     try:
-        if source_type == "upload" and source_value is not None:
-            file = source_value
-            source_info_text = f"Fichier chargé : {file.name}"
-            data_id = f"upload_{file.name}_{file.size}"
-            if file.name.endswith('.csv'):
-                data = pd.read_csv(file, header=header_param)
-            elif file.name.endswith('.xlsx'):
-                data = pd.read_excel(file, header=header_param, engine='openpyxl')
-            else:
-                 error_message = "Format de fichier uploadé non supporté (CSV ou XLSX requis)."
-
-        elif source_type == "url" and source_value:
+        if source_type == "url" and source_value:
             url = source_value
             source_info_text = f"URL chargée : {url}"
             data_id = f"url_{hash(url)}"
@@ -151,17 +105,6 @@ def load_data(source_type, source_value, header_param, sep=None):
             if not sep: sep = '\t' # Défaut tabulation pour collage Excel
             data = pd.read_csv(io.StringIO(pasted_str), sep=sep, header=header_param)
 
-        elif source_type == "sample" and source_value:
-            file_path = source_value
-            source_info_text = f"Exemple : {os.path.basename(file_path)}"
-            data_id = f"sample_{os.path.basename(file_path)}"
-            if os.path.exists(file_path) and file_path.endswith('.xlsx'):
-                data = pd.read_excel(file_path, header=header_param, engine='openpyxl')
-            elif os.path.exists(file_path) and file_path.endswith('.csv'):
-                 data = pd.read_csv(file_path, header=header_param)
-            else:
-                 error_message = f"Fichier exemple non trouvé ou format incorrect: {file_path}"
-
         # --- Vérification post-chargement ---
         if data is not None and error_message is None:
             if data.empty:
@@ -196,7 +139,7 @@ st.markdown(
     """
     <div style='background-color: #f0f2f6; border-left: 5px solid #1f77b4; padding: 15px; border-radius: 5px; margin-bottom: 20px;'>
         <p style='font-size: 1.1em; color: #000000;'>Bienvenue dans la <strong>Suite d'Analyse de Données Interactive</strong>.</p>
-        <p style='color: #000000;'>Chargez vos données (CSV/Excel) de <strong>multiples façons (fichier, URL, collage, exemple)</strong>. Explorez interactivement vos données, générez des visualisations, des statistiques descriptives, effectuez des analyses avancées et exportez vos résultats. Utilisez le chat IA pour obtenir de l'aide.</p>
+        <p style='color: #000000;'>Veuillez lire le manuel d'utilisation avant de commencer.</p>
     </div>
     """, unsafe_allow_html=True
 )
@@ -213,7 +156,7 @@ if 'html_report_filename' not in st.session_state: st.session_state.html_report_
 if 'data_source_info' not in st.session_state: st.session_state.data_source_info = "Aucune donnée chargée"
 if "gemini_chat_history" not in st.session_state: st.session_state.gemini_chat_history = []
 # Ajouter un état pour le choix de la méthode de chargement
-if 'load_method' not in st.session_state: st.session_state.load_method = "Uploader un fichier"
+if 'load_method' not in st.session_state: st.session_state.load_method = "Charger depuis URL"
 
 # --- Création des Onglets ---
 app_tab, manual_tab, chat_tab = st.tabs(["📊 Application Principale", "📘 Manuel d'Utilisation", "💬 Chat IA (Gemini)"])
@@ -231,7 +174,7 @@ with app_tab:
         st.subheader("1. Charger les Données")
 
         # Choix de la méthode
-        load_options = ["Uploader un fichier", "Charger depuis URL", "Coller depuis presse-papiers", "Utiliser le fichier d'exemple"]
+        load_options = ["Charger depuis URL", "Coller depuis presse-papiers"]
         st.session_state.load_method = st.radio(
             "Choisissez une méthode de chargement :",
             options=load_options,
@@ -248,21 +191,8 @@ with app_tab:
             )
         header_param_common = 0 if use_header_common else None
 
-        # --- Méthode 1: Upload ---
-        if st.session_state.load_method == "Uploader un fichier":
-            uploaded_file = st.file_uploader(
-                "Déposez votre fichier CSV ou Excel ici :",
-                type=["csv", "xlsx"], key="file_uploader_widget",
-                accept_multiple_files=False # S'assurer qu'un seul fichier est traité
-            )
-            if uploaded_file is not None:
-                current_upload_id = f"upload_{uploaded_file.name}_{uploaded_file.size}"
-                # Charger seulement si l'ID ou l'option header a changé
-                if st.session_state.data_loaded_id != current_upload_id or st.session_state.last_header_preference != use_header_common:
-                    load_data("upload", uploaded_file, header_param_common)
-
-        # --- Méthode 2: URL ---
-        elif st.session_state.load_method == "Charger depuis URL":
+        # --- Méthode 1: URL ---
+        if st.session_state.load_method == "Charger depuis URL":
             data_url = st.text_input("Collez l'URL d'un fichier CSV ou Excel public :", key="data_url_input")
             if st.button("Charger depuis URL", key="load_from_url_button"):
                 if data_url:
@@ -270,7 +200,7 @@ with app_tab:
                 else:
                     st.warning("Veuillez entrer une URL.")
 
-        # --- Méthode 3: Coller ---
+        # --- Méthode 2: Coller ---
         elif st.session_state.load_method == "Coller depuis presse-papiers":
             pasted_data = st.text_area(
                 "Collez vos données ici (format type CSV/Tab) :",
@@ -460,9 +390,6 @@ with app_tab:
                 try: base_name = os.path.basename(source_info_for_file.split(":")[-1].strip().split("?")[0]) # Essayer de nettoyer URL
                 except: base_name = "url_data"
                 export_filename_base = f"export_{os.path.splitext(base_name)[0]}"
-            elif "Exemple :" in source_info_for_file:
-                 base_name = source_info_for_file.split(":")[-1].strip()
-                 export_filename_base = f"export_{base_name}"
             elif "Données collées" in source_info_for_file:
                  export_filename_base = "export_donnees_collees"
             else:
@@ -470,7 +397,7 @@ with app_tab:
             # Nettoyer le nom
             export_filename_base = "".join(c if c.isalnum() or c in ('_', '-') else '_' for c in export_filename_base).strip('_')
 
-            col_export1, col_export2, col_export3 = st.columns(3)
+            col_export1, col_export2 = st.columns(2)
             with col_export1: # CSV
                 try:
                     csv_data = df_to_export.to_csv(index=False).encode('utf-8')
@@ -483,60 +410,6 @@ with app_tab:
                     st.download_button("Exporter Excel", excel_buffer.getvalue(), f"{export_filename_base}.xlsx", "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet", key=f"dl_excel_{export_key_suffix}")
                 except Exception as e:
                      st.error(f"Erreur Export Excel: {e}"); st.warning("Vérifiez 'openpyxl' dans reqs.", icon="💡")
-            with col_export3: # HTML Report
-                if template:
-                    if st.button("Préparer Rapport HTML", key=f"prep_html_{export_key_suffix}"):
-                         with st.spinner("Génération rapport..."):
-                            try:
-                                data_for_report = st.session_state.dataframe_to_export
-                                if data_for_report is not None:
-                                    num_submissions_report = len(data_for_report)
-                                    columns_for_report = data_for_report.columns.tolist()
-                                    tables_html_list, charts_html_list = [], []
-                                    # --- Génération contenu HTML ---
-                                    for analysis in st.session_state.get('analyses', []):
-                                        result = analysis.get('result'); analysis_type = analysis.get('type')
-                                        params = analysis.get('executed_params', analysis.get('params', {}))
-                                        analysis_id_rep = analysis.get('id', -1) + 1
-                                        if result is not None:
-                                            title = f"Analyse {analysis_id_rep}: {analysis_type.replace('_', ' ').title()}"
-                                            param_details_list = []
-                                            for k,v in params.items():
-                                                if v is not None and v != [] and v != 'None' and k not in ['type']:
-                                                     v_repr = f"[{v[0]}, ..., {v[-1]}] ({len(v)})" if isinstance(v, list) and len(v) > 3 else str(v)
-                                                     k_simple = k.replace('_graph','').replace('desc','').replace('_columns','').replace('column','').replace('_',' ').strip().title()
-                                                     param_details_list.append(f"{k_simple} = {v_repr}")
-                                            param_details = "; ".join(param_details_list)
-                                            full_title = f"{title} <small>({param_details})</small>" if param_details else title
-                                            try: # Conversion résultat en HTML
-                                                if analysis_type in ['aggregated_table', 'descriptive_stats'] and isinstance(result, pd.DataFrame):
-                                                    df_html = result.T if analysis_type == 'descriptive_stats' else result
-                                                    # Appliquer formatage pour le rapport aussi
-                                                    table_html = df_html.to_html(index=(analysis_type == 'descriptive_stats'), classes='table table-striped table-hover table-sm', border=0, float_format='{:,.2f}'.format)
-                                                    tables_html_list.append(f"<h3>{full_title}</h3>{table_html}")
-                                                elif analysis_type == 'graph' and isinstance(result, go.Figure):
-                                                    chart_html = result.to_html(full_html=False, include_plotlyjs='cdn')
-                                                    charts_html_list.append(f"<h3>{full_title}</h3>{chart_html}")
-                                            except Exception as e_render: st.warning(f"Erreur rendu résultat Analyse {analysis_id_rep}: {e_render}")
-                                    # --- Fin génération contenu ---
-                                    tables_html = "\n<hr/>\n".join(tables_html_list) if tables_html_list else "<p>Aucun tableau généré.</p>"
-                                    charts_html = "\n<hr/>\n".join(charts_html_list) if charts_html_list else "<p>Aucun graphique généré.</p>"
-
-                                    html_content = generate_html_report(data_for_report, num_submissions_report, columns_for_report, tables_html, charts_html)
-                                    if "Erreur:" not in html_content:
-                                        st.session_state.html_report_content = html_content.encode('utf-8')
-                                        st.session_state.html_report_filename = f"rapport_{export_filename_base}.html"
-                                        st.success("Rapport prêt.")
-                                    else: st.error("Échec génération contenu HTML.")
-                                else: st.error("Pas de données pour le rapport.")
-                            except Exception as e_report: st.error(f"Erreur préparation rapport: {e_report}")
-
-                    if st.session_state.get('html_report_content'):
-                        st.download_button("Télécharger Rapport HTML", st.session_state.html_report_content, st.session_state.html_report_filename, "text/html", key=f"dl_html_{export_key_suffix}", on_click=lambda: st.session_state.update(html_report_content=None))
-                else:
-                    st.info("Export HTML indisponible (template non chargé).")
-        else:
-            st.info("Chargez des données pour activer l'exportation.")
 
     # --- Zone Principale de l'Application ---
     st.header("📊 Aperçu et Analyse des Données")
@@ -848,7 +721,7 @@ with app_tab:
                                         selected_value = st.selectbox("Valeurs (Taille):", options_values, index=get_safe_index(options_values, analysis['params'].get('value_column')), key=f"graph_value_{analysis_id}")
                                         st.session_state.analyses[i]['params']['value_column'] = selected_value
 
-                                # --- Options d'Agrégation ---
+                                # --- Options d'agrégation ---
                                 with st.expander("Options d'agrégation (avant graphique)", expanded=aggregation_enabled_graph):
                                     if not conf_categorical_columns: st.caption("Nécessite cols Catégorielles.")
                                     else:
@@ -1069,7 +942,7 @@ with app_tab:
                                             groups = data[group_col_t].dropna().unique()
                                             if len(groups) != 2: st.error(f"'{group_col_t}' n'a pas 2 groupes après NAs.")
                                             else:
-                                                g1 = get_valid_data(data[data[group_col_t] == groups[0]], numeric_var_t); g2 = get_valid_data(data[data[group_col_t] == groups[1]], numeric_var_t)
+                                                g1 = get_valid_data(data, numeric_var_t); g2 = get_valid_data(data, numeric_var_t)
                                                 if len(g1) < 3 or len(g2) < 3: st.error(f"Pas assez données valides (<3/groupe) pour '{numeric_var_t}'.")
                                                 else:
                                                     t_stat, p_value = stats.ttest_ind(g1, g2, equal_var=False, nan_policy='omit')
@@ -1096,7 +969,7 @@ with app_tab:
                                     if group_col_a and anova_numeric_var:
                                         try:
                                             groups_values = data[group_col_a].dropna().unique()
-                                            groups_data = [get_valid_data(data[data[group_col_a] == v], anova_numeric_var) for v in groups_values]
+                                            groups_data = [get_valid_data(data, anova_numeric_var) for v in groups_values]
                                             groups_data_f = [g for g in groups_data if len(g) >= 3]
                                             n_groups = len(groups_data_f)
                                             if n_groups < 2: st.error(f"Pas assez de groupes (min 2) avec données valides (min 3) pour '{anova_numeric_var}'.")
@@ -1319,11 +1192,9 @@ with manual_tab:
 
     ---
     ### 1. Chargement des Données (Barre Latérale ⚙️)
-    - **Choisir une méthode** : Sélectionnez l'une des options proposées (Uploader, URL, Coller, Exemple).
-    - **Uploader un Fichier** : Cliquez sur "Déposez votre fichier..." ou glissez votre fichier CSV ou Excel.
-    - **Charger depuis URL** : Collez l'URL directe d'un fichier CSV ou Excel public et cliquez sur "Charger depuis URL".
+    - **Choisir une méthode** : Sélectionnez l'une des options proposées (URL, Coller).
+    - **URL** : Collez l'URL directe d'un fichier CSV ou Excel public et cliquez sur "Charger depuis URL".
     - **Coller depuis presse-papiers**: Copiez des données depuis un tableur (Excel, Sheets), collez-les dans la zone de texte, vérifiez le séparateur (Tabulation par défaut) et cliquez sur "Charger Données Collées".
-    - **Utiliser le fichier d'exemple**: Cliquez sur "Charger l'exemple" pour utiliser le fichier `sample_excel.xlsx` fourni.
     - **Utiliser l'en-tête** : Cochez/décochez la case **avant** de cliquer sur le bouton de chargement correspondant à votre méthode pour indiquer si la première ligne contient les noms de colonnes.
 
     ---
@@ -1332,7 +1203,6 @@ with manual_tab:
     - **Renommer Colonnes** : Sélectionnez une colonne, entrez un nouveau nom et cliquez sur "Appliquer Renommage".
     - **Exporter** :
         - **CSV/Excel** : Téléchargez les données actuellement chargées.
-        - **Rapport HTML** : Cliquez sur "Préparer Rapport HTML" pour générer un fichier HTML contenant un aperçu des données et les **résultats des analyses déjà exécutées** (tableaux/graphiques de la section "Analyses Configurées"). Cliquez ensuite sur "Télécharger Rapport HTML".
 
     ---
     ### 3. Analyses (Zone Principale 📊)
@@ -1342,12 +1212,6 @@ with manual_tab:
     - **Supprimer une Analyse** : Cliquez sur l'icône poubelle 🗑️ du bloc.
     - **Analyses Avancées** : Cochez la case "Afficher les analyses avancées", sélectionnez un test/modèle, configurez-le et cliquez sur "Effectuer...".
 
-    ---
-    ### 4. Chat IA (Onglet 💬)
-    (Nécessite une clé API Google Gemini configurée)
-    - Posez des questions sur l'analyse de données ou demandez des suggestions basées sur les colonnes détectées.
-    - **Rappel** : L'IA ne voit pas les valeurs de vos données.
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     ### 💡 Conseils & Dépannage
     - **Types de Colonnes** : Vérifiez les types détectés dans la section "Afficher détails colonnes". Corrigez vos données sources si nécessaire (ex: formats de date, nombres avec texte). Une mauvaise détection peut limiter les options d'analyse.
@@ -1361,7 +1225,6 @@ with manual_tab:
     📞 Contact : +229 96911346
     🔗 [Profil LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/sidoineko) | 📂 [Portfolio](https://huggingface.co/spaces/Sidoineko/portfolio)
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 # ONGLET CHAT IA
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