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Pytorch V0.11
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app.py
CHANGED
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@@ -10,11 +10,8 @@ def get_data():
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| 10 |
if response.status_code == 200:
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| 11 |
data = response.json()
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| 12 |
records = data.get("records", [])
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| 13 |
-
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| 14 |
-
for record in records
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| 15 |
-
fields = record.get("fields", {})
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| 16 |
-
if fields: # Assurer que le champ n'est pas vide
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| 17 |
-
cleaned_data.append(fields)
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| 18 |
return cleaned_data
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| 19 |
else:
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| 20 |
return []
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@@ -23,13 +20,17 @@ def display_organisations_engagees(data):
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| 23 |
st.markdown("## OPEN DATA RSE")
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| 24 |
st.markdown("### Découvrez les organisations engagées RSE de la métropole de Bordeaux")
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| 25 |
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| 26 |
-
# Compter le nombre d'établissements et afficher le nombre
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| 27 |
num_etablissements = len(data)
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| 28 |
st.markdown(f"Nombre d'établissements : {num_etablissements}")
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| 29 |
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| 30 |
if data:
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| 31 |
df = pd.DataFrame(data)
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| 32 |
-
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| 33 |
df.rename(columns={
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| 34 |
'nom_courant_denomination': 'Nom',
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| 35 |
'commune': 'Commune',
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@@ -37,7 +38,7 @@ def display_organisations_engagees(data):
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| 37 |
'tranche_effectif_entreprise': 'Effectif',
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| 38 |
'action_rse': 'Action RSE'
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| 39 |
}, inplace=True)
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| 40 |
-
st.dataframe(df)
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| 41 |
else:
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| 42 |
st.write("Aucune donnée disponible.")
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| 43 |
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| 10 |
if response.status_code == 200:
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| 11 |
data = response.json()
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| 12 |
records = data.get("records", [])
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| 13 |
+
# S'assurer que tous les enregistrements sont pris en compte
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| 14 |
+
cleaned_data = [record.get("fields", {}) for record in records if record.get("fields", {})]
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| 15 |
return cleaned_data
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| 16 |
else:
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| 17 |
return []
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| 20 |
st.markdown("## OPEN DATA RSE")
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| 21 |
st.markdown("### Découvrez les organisations engagées RSE de la métropole de Bordeaux")
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| 22 |
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| 23 |
num_etablissements = len(data)
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| 24 |
st.markdown(f"Nombre d'établissements : {num_etablissements}")
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| 25 |
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| 26 |
if data:
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| 27 |
df = pd.DataFrame(data)
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| 28 |
+
# Vérification ajoutée pour la cohérence des données
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| 29 |
+
expected_columns = ['nom_courant_denomination', 'commune', 'libelle_section_naf', 'tranche_effectif_entreprise', 'action_rse']
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| 30 |
+
for column in expected_columns:
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| 31 |
+
if column not in df.columns:
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| 32 |
+
df[column] = None # Ajouter la colonne manquante avec des valeurs None
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| 33 |
+
df = df[expected_columns]
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| 34 |
df.rename(columns={
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| 35 |
'nom_courant_denomination': 'Nom',
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| 36 |
'commune': 'Commune',
|
|
|
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| 38 |
'tranche_effectif_entreprise': 'Effectif',
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| 39 |
'action_rse': 'Action RSE'
|
| 40 |
}, inplace=True)
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| 41 |
+
st.dataframe(df, height=800) # Réglage de la hauteur pour s'assurer de l'affichage de toutes les lignes
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| 42 |
else:
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| 43 |
st.write("Aucune donnée disponible.")
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| 44 |
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