Update src/modules/ml_dashboard.py

src/modules/ml_dashboard.py

@@ -183,38 +183,16 @@ def show_ml_features(client, sheet_name):
         df_2026 = df_prets_master[df_prets_master['Date_Deblocage_dt'].dt.year == 2026].copy()
         
         if not df_2026.empty:
-            # Extraire le mois
-            df_2026['Mois'] = df_2026['Date_Deblocage_dt'].dt.month
-            df_2026['Mois_Nom'] = df_2026['Date_Deblocage_dt'].dt.strftime('%B')
+            # Calculer le capital mensuel sorti (Montant_Capital)
+            df_2026['Montant_Capital_Num'] = pd.to_numeric(df_2026['Montant_Capital'], errors='coerce').fillna(0)
+            capital_mensuel = df_2026.groupby('Mois')['Montant_Capital_Num'].sum().reset_index()
+            capital_mensuel.columns = ['Mois', 'Capital_Sorti']
             
-            # Agrégation par mois
-            benefices_mensuels = df_2026.groupby('Mois')['Cout_Credit_Num'].sum().reset_index()
-            benefices_mensuels.columns = ['Mois', 'Benefice']
+            # Fusionner avec les bénéfices mensuels
+            benefices_mensuels = benefices_mensuels.merge(capital_mensuel, on='Mois', how='left')
+            benefices_mensuels['Capital_Sorti'] = benefices_mensuels['Capital_Sorti'].fillna(0)
             
-            # Créer un DataFrame complet pour tous les mois (1-12)
-            mois_complet = pd.DataFrame({
-                'Mois': range(1, 13),
-                'Mois_Nom': ['Janvier', 'Février', 'Mars', 'Avril', 'Mai', 'Juin', 
-                             'Juillet', 'Août', 'Septembre', 'Octobre', 'Novembre', 'Décembre']
-            })
-            
-            # Fusion pour avoir tous les mois (même ceux à 0)
-            benefices_mensuels = mois_complet.merge(benefices_mensuels, on='Mois', how='left')
-            benefices_mensuels['Benefice'] = benefices_mensuels['Benefice'].fillna(0)
-            
-            # Calcul des variations mensuelles (%)
-            benefices_mensuels['Variation'] = 0.0
-            for i in range(1, len(benefices_mensuels)):
-                mois_precedent = benefices_mensuels.loc[i-1, 'Benefice']
-                mois_actuel = benefices_mensuels.loc[i, 'Benefice']
-                
-                if mois_precedent > 0:
-                    variation = ((mois_actuel - mois_precedent) / mois_precedent) * 100
-                    benefices_mensuels.loc[i, 'Variation'] = variation
-                elif mois_actuel > 0:
-                    benefices_mensuels.loc[i, 'Variation'] = 100.0
-            
-            # Graphique en barres avec Plotly (pleine largeur)
+            # Graphique en barres groupées avec Plotly (pleine largeur)
             fig_mensuel = go.Figure()
             
             # Barres des bénéfices
@@ -228,15 +206,31 @@ def show_ml_features(client, sheet_name):
                 ),
                 text=benefices_mensuels['Benefice'].apply(lambda x: f"{x:,.0f}".replace(',', ' ')),
                 textposition='outside',
-                textfont=dict(size=12, color='#c9d1d9', family='Space Grotesk'),
+                textfont=dict(size=11, color='#c9d1d9', family='Space Grotesk'),
                 opacity=0.85,
                 hovertemplate='<b>%{x}</b><br>Bénéfice: %{y:,.0f} XOF<extra></extra>'
             ))
             
+            # Barres du capital sorti
+            fig_mensuel.add_trace(go.Bar(
+                x=benefices_mensuels['Mois_Nom'],
+                y=benefices_mensuels['Capital_Sorti'],
+                name='Capital Sorti',
+                marker=dict(
+                    color='#f85149',
+                    line=dict(color='rgba(139, 148, 158, 0.3)', width=1.5)
+                ),
+                text=benefices_mensuels['Capital_Sorti'].apply(lambda x: f"{x:,.0f}".replace(',', ' ')),
+                textposition='outside',
+                textfont=dict(size=11, color='#c9d1d9', family='Space Grotesk'),
+                opacity=0.85,
+                hovertemplate='<b>%{x}</b><br>Capital Sorti: %{y:,.0f} XOF<extra></extra>'
+            ))
+            
             # Mise en forme
             fig_mensuel.update_layout(
                 title={
-                    'text': 'Évolution des bénéfices mensuels (2026)',
+                    'text': 'Évolution des bénéfices et capital sorti mensuels (2026)',
                     'font': {'size': 16, 'color': '#c9d1d9', 'family': 'Space Grotesk'},
                     'x': 0,
                     'xanchor': 'left'
@@ -253,20 +247,27 @@ def show_ml_features(client, sheet_name):
                 },
                 yaxis={
                     'title': {
-                        'text': 'Bénéfices (XOF)',
+                        'text': 'Montant (XOF)',
                         'font': {'size': 13, 'family': 'Space Grotesk'}
                     },
                     'gridcolor': 'rgba(48, 54, 61, 0.3)',
                     'linecolor': 'rgba(48, 54, 61, 0.5)',
                     'tickfont': {'family': 'Space Grotesk', 'size': 12}
                 },
-                showlegend=False,
+                barmode='group',
+                showlegend=True,
+                legend=dict(
+                    orientation='h',
+                    yanchor='bottom',
+                    y=1.02,
+                    xanchor='right',
+                    x=1,
+                    font={'family': 'Space Grotesk', 'size': 12, 'color': '#c9d1d9'}
+                ),
                 height=550,
-                margin=dict(t=80, b=120, l=80, r=30)
+                margin=dict(t=100, b=120, l=80, r=30)
             )
             
-            st.plotly_chart(fig_mensuel, use_container_width=True)
-            
             # === TREEMAP DES VARIATIONS MENSUELLES ===
             st.markdown("<h3 style='font-size: 1.1rem; color: #8b949e; margin-top: 32px; margin-bottom: 16px;'>Répartition mensuelle des bénéfices</h3>", unsafe_allow_html=True)