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import streamlit as st
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import pandas as pd
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import csv
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-
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-
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-
st.logo(
|
8 |
-
"images/ledesma-logo.png",
|
9 |
-
icon_image="images/ledesma-logo.png",
|
10 |
-
)
|
11 |
-
|
12 |
-
st.image("images/ledesma-logo.png", width=300)
|
13 |
-
st.markdown("<h2 style='text-align: left;'>Comparador de precios vs competencia</h1>", unsafe_allow_html=True)
|
14 |
-
st.divider()
|
15 |
-
|
16 |
-
st.subheader("Sucursales:")
|
17 |
-
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18 |
-
df = pd.read_csv("
|
19 |
-
|
20 |
-
|
21 |
-
|
22 |
-
stores = pd.read_csv("sucursales.csv")
|
23 |
-
provinces = stores['provincia'].unique()
|
24 |
-
provinces_dict = {
|
25 |
-
'Ciudad Aut贸noma de Buenos Aires': 'AR-C',
|
26 |
-
'La Rioja': 'AR-F',
|
27 |
-
'Santiago del Estero': 'AR-G',
|
28 |
-
'Catamarca': 'AR-K',
|
29 |
-
'Neuqu茅n': 'AR-Q',
|
30 |
-
'R铆o Negro': 'AR-R',
|
31 |
-
'Santa Fe': 'AR-S',
|
32 |
-
'Tucum谩n': 'AR-T',
|
33 |
-
'Chubut': 'AR-U',
|
34 |
-
'C贸rdoba': 'AR-X',
|
35 |
-
'Santa Cruz': 'AR-Z'
|
36 |
-
}
|
37 |
-
|
38 |
-
provinces_dataframe = pd.DataFrame({
|
39 |
-
'provincia':['AR-C','AR-F','AR-G','AR-K','AR-Q','AR-R','AR-S','AR-T','AR-U','AR-X','AR-Z'],
|
40 |
-
'provincia_nombre':['Ciudad Aut贸noma de Buenos Aires','La Rioja','Santiago del Estero','Catamarca','Neuqu茅n','R铆o Negro','Santa Fe','Tucum谩n','Chubut','C贸rdoba','Santa Cruz']
|
41 |
-
})
|
42 |
-
|
43 |
-
provinces_list = ['Ciudad Aut贸noma de Buenos Aires','La Rioja','Santiago del Estero','Catamarca','Neuqu茅n','R铆o Negro','Santa Fe','Tucum谩n','Chubut','C贸rdoba','Santa Cruz']
|
44 |
-
sucursales_seleccionadas = st.multiselect('Selecciona provincias de interes', provinces_list, placeholder="Elige una opcion")
|
45 |
-
|
46 |
-
# check if sucursales_seleccionadas no es null
|
47 |
-
if sucursales_seleccionadas:
|
48 |
-
|
49 |
-
for sucursal_seleccionada in sucursales_seleccionadas:
|
50 |
-
#st.write(f'**{sucursal_seleccionada}**')
|
51 |
-
province_code = provinces_dict[sucursal_seleccionada]
|
52 |
-
stores_selected = stores[stores['provincia']==province_code]
|
53 |
-
stores_selected = stores_selected[['banderaDescripcion','direccion', 'localidad']]
|
54 |
-
stores_selected.columns = ['Marca','Direccion', 'Localidad']
|
55 |
-
#st.write(stores_selected)
|
56 |
-
|
57 |
-
|
58 |
-
province_codes = [provinces_dict[sucursal_seleccionada] for sucursal_seleccionada in sucursales_seleccionadas]
|
59 |
-
|
60 |
-
selected_provinces = stores[stores['provincia'].isin(province_codes)]
|
61 |
-
|
62 |
-
store_codes = selected_provinces['sucursalId'].to_list()
|
63 |
-
|
64 |
-
|
65 |
-
st.map(selected_provinces,latitude='lat', longitude='lng', color="#00a3e0", use_container_width=True)
|
66 |
-
|
67 |
-
tab1, tab2, tab3 = st.tabs(["Stevia 50u", "Stevia 96u", "Stevia 200u"])
|
68 |
-
|
69 |
-
products = pd.read_csv("Products_unique.csv")
|
70 |
-
product_stores_original = pd.read_csv("Store-Products.csv")
|
71 |
-
|
72 |
-
def show_stats(product, competitors_list, product_stores_original, store_codes, provinces_dataframe, stores, cuantity):
|
73 |
-
|
74 |
-
product_row = products[products['id']==product]
|
75 |
-
st.text(product_row['nombre'].values[0])
|
76 |
-
|
77 |
-
st.image(f"images/ledesma{cuantity}u.png", width=200)
|
78 |
-
|
79 |
-
product_stores_original = product_stores_original[product_stores_original['id_sucursal'].isin(store_codes)]
|
80 |
-
|
81 |
-
|
82 |
-
#save to csv
|
83 |
-
#TODO REMOVE THIS
|
84 |
-
product_stores_original_test = product_stores_original.copy()
|
85 |
-
product_stores_original_test.rename(columns={'id_sucursal': 'sucursalId'}, inplace=True)
|
86 |
-
product_stores_original_test = pd.merge(product_stores_original_test, stores, on='sucursalId', how='inner')
|
87 |
-
product_stores_original_test = pd.merge(product_stores_original_test, provinces_dataframe, on='provincia', how='inner')
|
88 |
-
product_stores_original_test_filtered = product_stores_original_test[product_stores_original_test['id_producto'].isin(competitors_list + [product])]
|
89 |
-
|
90 |
-
|
91 |
-
st.subheader("Comparativa de productos en las regiones seleccionadas")
|
92 |
-
if product_stores_original_test_filtered.empty:
|
93 |
-
st.warning("No se encontraron precios para los productos en las regiones seleccionadas")
|
94 |
-
else:
|
95 |
-
product_stores_original_test_filtered.to_csv(f"product_stores_original_test_filtered_{cuantity}.csv",index=False)
|
96 |
-
st.bar_chart(product_stores_original_test_filtered,x='provincia_nombre',y='precio_lista',color='nombre_producto', stack=False, horizontal=True)
|
97 |
-
|
98 |
-
|
99 |
-
|
100 |
-
competitors = product_stores_original[product_stores_original['id_producto'].isin(competitors_list)]
|
101 |
-
product_presentation = product_stores_original[product_stores_original['id_producto'].isin([product])]
|
102 |
-
|
103 |
-
if product_presentation.empty:
|
104 |
-
st.warning("No se encontraron precios para el producto de Ledesma en las regiones seleccionadas")
|
105 |
-
else:
|
106 |
-
st.subheader("Precio del producto en las regiones seleccionadas")
|
107 |
-
product_presentation.rename(columns={'id_sucursal': 'sucursalId'}, inplace=True)
|
108 |
-
product_presentation = pd.merge(product_presentation, stores, on='sucursalId', how='inner')
|
109 |
-
product_presentation = pd.merge(product_presentation, provinces_dataframe, on='provincia', how='inner')
|
110 |
-
st.bar_chart(product_presentation,x='banderaDescripcion',y='precio_lista', stack=False,color='provincia_nombre')
|
111 |
-
|
112 |
-
|
113 |
-
st.divider()
|
114 |
-
|
115 |
-
if competitors.empty:
|
116 |
-
st.warning("No se encontraron precios para los productos de la competencia en las regiones seleccionadas")
|
117 |
-
else:
|
118 |
-
######
|
119 |
-
######
|
120 |
-
st.subheader("Precio de los productos de la competencia en las regiones seleccionadas")
|
121 |
-
competitors_50_brands = competitors['marca_producto'].unique()
|
122 |
-
#reemplazar sucursalID por id
|
123 |
-
competitors.rename(columns={'id_sucursal': 'sucursalId'}, inplace=True)
|
124 |
-
competitors_join = pd.merge(competitors, stores, on='sucursalId', how='inner')
|
125 |
-
competitors_join = pd.merge(competitors_join, provinces_dataframe, on='provincia', how='inner')
|
126 |
-
print("competitors_join")
|
127 |
-
print(competitors_join.columns)
|
128 |
-
for brand in competitors_50_brands:
|
129 |
-
st.write(brand)
|
130 |
-
st.bar_chart(competitors_join[competitors_join['marca_producto']==brand],x='banderaDescripcion',y='precio_lista',color='provincia_nombre', stack=False)
|
131 |
-
|
132 |
-
|
133 |
-
|
134 |
-
with tab1:
|
135 |
-
|
136 |
-
ledesma_50_u = 7799086000266
|
137 |
-
competitors_ledesma_50_u = [7792129003620, 7791720030493, 7794940000758, 7790150812747]
|
138 |
-
show_stats(ledesma_50_u, competitors_ledesma_50_u, product_stores_original, store_codes, provinces_dataframe, stores,50)
|
139 |
-
|
140 |
-
with tab2:
|
141 |
-
ledesma_100_u = 7799086000051
|
142 |
-
competitors_ledesma_100_u = [7794940000765, 7792129003637, 7791720030509, 7790150812761]
|
143 |
-
show_stats(ledesma_100_u, competitors_ledesma_100_u, product_stores_original, store_codes, provinces_dataframe, stores,96)
|
144 |
-
|
145 |
-
|
146 |
-
|
147 |
-
with tab3:
|
148 |
-
ledesma_200_u = 7799086000198
|
149 |
-
competitors_ledesma_200_u = [7794940000772, 7792129003507, 7792129003644, 7790150812785]
|
150 |
-
show_stats(ledesma_200_u, competitors_ledesma_200_u, product_stores_original, store_codes, provinces_dataframe, stores,200)
|
151 |
-
|
152 |
-
|
153 |
-
st.divider()
|
154 |
-
with st.expander("Regla de comparacion :pencil:"):
|
155 |
-
|
156 |
-
|
157 |
-
col1, col2 , col3 = st.columns([1,2,1])
|
158 |
-
|
159 |
-
with col1:
|
160 |
-
st.write("Producto")
|
161 |
-
st.write("Competidores")
|
162 |
-
|
163 |
-
with col2:
|
164 |
-
st.write("Azucar Ledesma 1 kg :pencil:")
|
165 |
-
st.button("Agregar competidores")
|
166 |
-
|
167 |
-
st.text_area(label='Competidores agregados',value="Azucar La Perla 1 kg")
|
168 |
-
|
169 |
-
col1, col2 , col3 = st.columns([1,2,1])
|
170 |
-
with col1:
|
171 |
-
st.write("Ubicaciones :world_map:")
|
172 |
-
st.button("Agregar sucursales")
|
173 |
-
|
174 |
-
|
175 |
-
st.text_area(label='Ubicaciones incluidas',value="C. Pellegrini 3250,Hipermercado Carrefour,Rosario")
|
176 |
-
|
177 |
-
col1, col2 , col3 = st.columns([1,3,1])
|
178 |
-
with col1:
|
179 |
-
combo = st.selectbox(
|
180 |
-
"Criterio",
|
181 |
-
("Menor precio", "Mayor precio"),
|
182 |
-
)
|
183 |
-
with col2:
|
184 |
-
if combo == "Menor precio":
|
185 |
-
st.text_input("Notificar si el precio del producto es **menor** por un porcentaje de")
|
186 |
-
if combo == "Mayor precio":
|
187 |
-
st.text_input("Notificar si el precio del producto es **mayor** por un porcentaje de")
|
188 |
-
st.checkbox("Notificar via email",value=True)
|
189 |
st.button("Guardar regla")
|
|
|
1 |
+
import streamlit as st
|
2 |
+
import pandas as pd
|
3 |
+
import csv
|
4 |
+
|
5 |
+
|
6 |
+
|
7 |
+
st.logo(
|
8 |
+
"images/ledesma-logo.png",
|
9 |
+
icon_image="images/ledesma-logo.png",
|
10 |
+
)
|
11 |
+
|
12 |
+
st.image("images/ledesma-logo.png", width=300)
|
13 |
+
st.markdown("<h2 style='text-align: left;'>Comparador de precios vs competencia</h1>", unsafe_allow_html=True)
|
14 |
+
st.divider()
|
15 |
+
|
16 |
+
st.subheader("Sucursales:")
|
17 |
+
|
18 |
+
df = pd.read_csv("./Products.csv")
|
19 |
+
|
20 |
+
|
21 |
+
|
22 |
+
stores = pd.read_csv("sucursales.csv")
|
23 |
+
provinces = stores['provincia'].unique()
|
24 |
+
provinces_dict = {
|
25 |
+
'Ciudad Aut贸noma de Buenos Aires': 'AR-C',
|
26 |
+
'La Rioja': 'AR-F',
|
27 |
+
'Santiago del Estero': 'AR-G',
|
28 |
+
'Catamarca': 'AR-K',
|
29 |
+
'Neuqu茅n': 'AR-Q',
|
30 |
+
'R铆o Negro': 'AR-R',
|
31 |
+
'Santa Fe': 'AR-S',
|
32 |
+
'Tucum谩n': 'AR-T',
|
33 |
+
'Chubut': 'AR-U',
|
34 |
+
'C贸rdoba': 'AR-X',
|
35 |
+
'Santa Cruz': 'AR-Z'
|
36 |
+
}
|
37 |
+
|
38 |
+
provinces_dataframe = pd.DataFrame({
|
39 |
+
'provincia':['AR-C','AR-F','AR-G','AR-K','AR-Q','AR-R','AR-S','AR-T','AR-U','AR-X','AR-Z'],
|
40 |
+
'provincia_nombre':['Ciudad Aut贸noma de Buenos Aires','La Rioja','Santiago del Estero','Catamarca','Neuqu茅n','R铆o Negro','Santa Fe','Tucum谩n','Chubut','C贸rdoba','Santa Cruz']
|
41 |
+
})
|
42 |
+
|
43 |
+
provinces_list = ['Ciudad Aut贸noma de Buenos Aires','La Rioja','Santiago del Estero','Catamarca','Neuqu茅n','R铆o Negro','Santa Fe','Tucum谩n','Chubut','C贸rdoba','Santa Cruz']
|
44 |
+
sucursales_seleccionadas = st.multiselect('Selecciona provincias de interes', provinces_list, placeholder="Elige una opcion")
|
45 |
+
|
46 |
+
# check if sucursales_seleccionadas no es null
|
47 |
+
if sucursales_seleccionadas:
|
48 |
+
|
49 |
+
for sucursal_seleccionada in sucursales_seleccionadas:
|
50 |
+
#st.write(f'**{sucursal_seleccionada}**')
|
51 |
+
province_code = provinces_dict[sucursal_seleccionada]
|
52 |
+
stores_selected = stores[stores['provincia']==province_code]
|
53 |
+
stores_selected = stores_selected[['banderaDescripcion','direccion', 'localidad']]
|
54 |
+
stores_selected.columns = ['Marca','Direccion', 'Localidad']
|
55 |
+
#st.write(stores_selected)
|
56 |
+
|
57 |
+
|
58 |
+
province_codes = [provinces_dict[sucursal_seleccionada] for sucursal_seleccionada in sucursales_seleccionadas]
|
59 |
+
|
60 |
+
selected_provinces = stores[stores['provincia'].isin(province_codes)]
|
61 |
+
|
62 |
+
store_codes = selected_provinces['sucursalId'].to_list()
|
63 |
+
|
64 |
+
|
65 |
+
st.map(selected_provinces,latitude='lat', longitude='lng', color="#00a3e0", use_container_width=True)
|
66 |
+
|
67 |
+
tab1, tab2, tab3 = st.tabs(["Stevia 50u", "Stevia 96u", "Stevia 200u"])
|
68 |
+
|
69 |
+
products = pd.read_csv("Products_unique.csv")
|
70 |
+
product_stores_original = pd.read_csv("Store-Products.csv")
|
71 |
+
|
72 |
+
def show_stats(product, competitors_list, product_stores_original, store_codes, provinces_dataframe, stores, cuantity):
|
73 |
+
|
74 |
+
product_row = products[products['id']==product]
|
75 |
+
st.text(product_row['nombre'].values[0])
|
76 |
+
|
77 |
+
st.image(f"images/ledesma{cuantity}u.png", width=200)
|
78 |
+
|
79 |
+
product_stores_original = product_stores_original[product_stores_original['id_sucursal'].isin(store_codes)]
|
80 |
+
|
81 |
+
|
82 |
+
#save to csv
|
83 |
+
#TODO REMOVE THIS
|
84 |
+
product_stores_original_test = product_stores_original.copy()
|
85 |
+
product_stores_original_test.rename(columns={'id_sucursal': 'sucursalId'}, inplace=True)
|
86 |
+
product_stores_original_test = pd.merge(product_stores_original_test, stores, on='sucursalId', how='inner')
|
87 |
+
product_stores_original_test = pd.merge(product_stores_original_test, provinces_dataframe, on='provincia', how='inner')
|
88 |
+
product_stores_original_test_filtered = product_stores_original_test[product_stores_original_test['id_producto'].isin(competitors_list + [product])]
|
89 |
+
|
90 |
+
|
91 |
+
st.subheader("Comparativa de productos en las regiones seleccionadas")
|
92 |
+
if product_stores_original_test_filtered.empty:
|
93 |
+
st.warning("No se encontraron precios para los productos en las regiones seleccionadas")
|
94 |
+
else:
|
95 |
+
product_stores_original_test_filtered.to_csv(f"product_stores_original_test_filtered_{cuantity}.csv",index=False)
|
96 |
+
st.bar_chart(product_stores_original_test_filtered,x='provincia_nombre',y='precio_lista',color='nombre_producto', stack=False, horizontal=True)
|
97 |
+
|
98 |
+
|
99 |
+
|
100 |
+
competitors = product_stores_original[product_stores_original['id_producto'].isin(competitors_list)]
|
101 |
+
product_presentation = product_stores_original[product_stores_original['id_producto'].isin([product])]
|
102 |
+
|
103 |
+
if product_presentation.empty:
|
104 |
+
st.warning("No se encontraron precios para el producto de Ledesma en las regiones seleccionadas")
|
105 |
+
else:
|
106 |
+
st.subheader("Precio del producto en las regiones seleccionadas")
|
107 |
+
product_presentation.rename(columns={'id_sucursal': 'sucursalId'}, inplace=True)
|
108 |
+
product_presentation = pd.merge(product_presentation, stores, on='sucursalId', how='inner')
|
109 |
+
product_presentation = pd.merge(product_presentation, provinces_dataframe, on='provincia', how='inner')
|
110 |
+
st.bar_chart(product_presentation,x='banderaDescripcion',y='precio_lista', stack=False,color='provincia_nombre')
|
111 |
+
|
112 |
+
|
113 |
+
st.divider()
|
114 |
+
|
115 |
+
if competitors.empty:
|
116 |
+
st.warning("No se encontraron precios para los productos de la competencia en las regiones seleccionadas")
|
117 |
+
else:
|
118 |
+
######
|
119 |
+
######
|
120 |
+
st.subheader("Precio de los productos de la competencia en las regiones seleccionadas")
|
121 |
+
competitors_50_brands = competitors['marca_producto'].unique()
|
122 |
+
#reemplazar sucursalID por id
|
123 |
+
competitors.rename(columns={'id_sucursal': 'sucursalId'}, inplace=True)
|
124 |
+
competitors_join = pd.merge(competitors, stores, on='sucursalId', how='inner')
|
125 |
+
competitors_join = pd.merge(competitors_join, provinces_dataframe, on='provincia', how='inner')
|
126 |
+
print("competitors_join")
|
127 |
+
print(competitors_join.columns)
|
128 |
+
for brand in competitors_50_brands:
|
129 |
+
st.write(brand)
|
130 |
+
st.bar_chart(competitors_join[competitors_join['marca_producto']==brand],x='banderaDescripcion',y='precio_lista',color='provincia_nombre', stack=False)
|
131 |
+
|
132 |
+
|
133 |
+
|
134 |
+
with tab1:
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135 |
+
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136 |
+
ledesma_50_u = 7799086000266
|
137 |
+
competitors_ledesma_50_u = [7792129003620, 7791720030493, 7794940000758, 7790150812747]
|
138 |
+
show_stats(ledesma_50_u, competitors_ledesma_50_u, product_stores_original, store_codes, provinces_dataframe, stores,50)
|
139 |
+
|
140 |
+
with tab2:
|
141 |
+
ledesma_100_u = 7799086000051
|
142 |
+
competitors_ledesma_100_u = [7794940000765, 7792129003637, 7791720030509, 7790150812761]
|
143 |
+
show_stats(ledesma_100_u, competitors_ledesma_100_u, product_stores_original, store_codes, provinces_dataframe, stores,96)
|
144 |
+
|
145 |
+
|
146 |
+
|
147 |
+
with tab3:
|
148 |
+
ledesma_200_u = 7799086000198
|
149 |
+
competitors_ledesma_200_u = [7794940000772, 7792129003507, 7792129003644, 7790150812785]
|
150 |
+
show_stats(ledesma_200_u, competitors_ledesma_200_u, product_stores_original, store_codes, provinces_dataframe, stores,200)
|
151 |
+
|
152 |
+
|
153 |
+
st.divider()
|
154 |
+
with st.expander("Regla de comparacion :pencil:"):
|
155 |
+
|
156 |
+
|
157 |
+
col1, col2 , col3 = st.columns([1,2,1])
|
158 |
+
|
159 |
+
with col1:
|
160 |
+
st.write("Producto")
|
161 |
+
st.write("Competidores")
|
162 |
+
|
163 |
+
with col2:
|
164 |
+
st.write("Azucar Ledesma 1 kg :pencil:")
|
165 |
+
st.button("Agregar competidores")
|
166 |
+
|
167 |
+
st.text_area(label='Competidores agregados',value="Azucar La Perla 1 kg")
|
168 |
+
|
169 |
+
col1, col2 , col3 = st.columns([1,2,1])
|
170 |
+
with col1:
|
171 |
+
st.write("Ubicaciones :world_map:")
|
172 |
+
st.button("Agregar sucursales")
|
173 |
+
|
174 |
+
|
175 |
+
st.text_area(label='Ubicaciones incluidas',value="C. Pellegrini 3250,Hipermercado Carrefour,Rosario")
|
176 |
+
|
177 |
+
col1, col2 , col3 = st.columns([1,3,1])
|
178 |
+
with col1:
|
179 |
+
combo = st.selectbox(
|
180 |
+
"Criterio",
|
181 |
+
("Menor precio", "Mayor precio"),
|
182 |
+
)
|
183 |
+
with col2:
|
184 |
+
if combo == "Menor precio":
|
185 |
+
st.text_input("Notificar si el precio del producto es **menor** por un porcentaje de")
|
186 |
+
if combo == "Mayor precio":
|
187 |
+
st.text_input("Notificar si el precio del producto es **mayor** por un porcentaje de")
|
188 |
+
st.checkbox("Notificar via email",value=True)
|
189 |
st.button("Guardar regla")
|