Update pages/2_Simulateur_Seuil.py

pages/2_Simulateur_Seuil.py

@@ -13,7 +13,10 @@ with st.sidebar:
     st.page_link("pages/2_Simulateur_Seuil.py", label="Simulateur Seuil", icon="⏱️")
     st.page_link("pages/3_Prediction_Prix.py", label="Prediction Prix", icon="💰")
 
-st.title("Simulateur de Seuil d'Annulation pour Getaround")
+st.html(
+    "<h1 style='color: #b725c8cc; font-size: 22px'>Simulateur de Seuil d'Annulation pour Getaround</span>!</h1>"
+)
+
 
 # --- 1. CHARGEMENT ET PRÉPARATION DES DONNÉES ---
 # Optimisation des performances de Streamlit : 1 chargement.
@@ -54,8 +57,10 @@ def calculate_impact(threshold):
     return lost_clients, lost_clients_pct_total, remaining_problems_pct
 
 # --- 3. PRÉ-CALCUL POUR LA COURBE (méthode Pandas) ---
-st.header("Analyse de l'Impact du Seuil de Temps")
-st.write("Visualisez l'accumulation des annulations en fonction du temps de battement. Le 'coude' de la courbe indique la fenêtre de temps où se concentrent le plus de problèmes, et donc où les actions (notifications, alertes) auront le plus d'impact.")
+
+st.html(
+    "<h2 style='color: #b725c8cc; font-size: 20px'>Visualisez l'accumulation des annulations en fonction du temps.</span>!</h2>"
+)
 
 cancellation_counts = canceled_df['time_delta_with_previous_rental_in_minutes'].value_counts()
 full_range_counts = cancellation_counts.reindex(range(751), fill_value=0).sort_index()