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app.py
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@@ -8,6 +8,7 @@ import streamlit.components.v1 as components
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from PIL import Image
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import seaborn as sns
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import matplotlib.pyplot as plt
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# 1=sidebar menu, 2=horizontal menu, 3=horizontal menu w/ custom menu
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EXAMPLE_NO = 3
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@@ -15,10 +16,10 @@ st.set_page_config(layout='wide')
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st.markdown("""
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<style>
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17 |
.block-container {
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18 |
-
padding-top:
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19 |
padding-bottom: 0rem;
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20 |
-
padding-left:
|
21 |
-
padding-right:
|
22 |
}
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23 |
</style>
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24 |
""", unsafe_allow_html=True)
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@@ -29,8 +30,8 @@ def streamlit_menu(example=1):
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29 |
with st.sidebar:
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30 |
selected = option_menu(
|
31 |
menu_title="Main Menu", # required
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32 |
-
options=["Acceuil", "Statistique", "Prédiction"], # required
|
33 |
-
icons=["house", "book", "
|
34 |
menu_icon="cast", # optional
|
35 |
default_index=0, # optional
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36 |
)
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@@ -40,8 +41,8 @@ def streamlit_menu(example=1):
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40 |
# 2. horizontal menu w/o custom style
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41 |
selected = option_menu(
|
42 |
menu_title=None, # required
|
43 |
-
options=["Acceuil", "Statistique", "Prédiction"], # required
|
44 |
-
icons=["house", "
|
45 |
menu_icon="cast", # optional
|
46 |
default_index=0, # optional
|
47 |
orientation="horizontal",
|
@@ -52,8 +53,8 @@ def streamlit_menu(example=1):
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52 |
# 2. horizontal menu with custom style
|
53 |
selected = option_menu(
|
54 |
menu_title=None, # required
|
55 |
-
options=["Acceuil", "Statistique", "Prédiction"], # required
|
56 |
-
icons=["house", "
|
57 |
menu_icon="cast", # optional
|
58 |
default_index=0, # optional
|
59 |
orientation="horizontal",
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@@ -206,8 +207,8 @@ if selected == "Acceuil":
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206 |
qui souhaitent comprendre et gérer leur risque personnel. En quelques clics, les utilisateurs peuvent explorer les facteurs influents et recevoir des prévisions basées sur des algorithmes avancés d'apprentissage automatique.
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207 |
</p>
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208 |
<p style="color: blue; text-align: center; font-size: 16px;">
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209 |
-
Cette application
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210 |
-
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211 |
</p>
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212 |
</div>
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213 |
"""
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@@ -285,4 +286,76 @@ if selected == "Statistique":
|
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285 |
if st.button("Afficher le boxplot"):
|
286 |
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4))
|
287 |
sns.boxplot(x=df[selected_categorical], y=df[selected_numerical], ax=ax)
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288 |
-
st.pyplot(fig)
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8 |
from PIL import Image
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9 |
import seaborn as sns
|
10 |
import matplotlib.pyplot as plt
|
11 |
+
from datetime import datetime
|
12 |
|
13 |
# 1=sidebar menu, 2=horizontal menu, 3=horizontal menu w/ custom menu
|
14 |
EXAMPLE_NO = 3
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16 |
st.markdown("""
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17 |
<style>
|
18 |
.block-container {
|
19 |
+
padding-top: 4rem;
|
20 |
padding-bottom: 0rem;
|
21 |
+
padding-left: 4rem;
|
22 |
+
padding-right: 4rem;
|
23 |
}
|
24 |
</style>
|
25 |
""", unsafe_allow_html=True)
|
|
|
30 |
with st.sidebar:
|
31 |
selected = option_menu(
|
32 |
menu_title="Main Menu", # required
|
33 |
+
options=["Acceuil", "Statistique", "Prédiction", "Suivi"], # required
|
34 |
+
icons=["house", "book", "envelope", "clipboard-data"], # optional
|
35 |
menu_icon="cast", # optional
|
36 |
default_index=0, # optional
|
37 |
)
|
|
|
41 |
# 2. horizontal menu w/o custom style
|
42 |
selected = option_menu(
|
43 |
menu_title=None, # required
|
44 |
+
options=["Acceuil", "Statistique", "Prédiction", "Suivi"], # required
|
45 |
+
icons=["house", "bar-chart", "activity", "clipboard"], # optional
|
46 |
menu_icon="cast", # optional
|
47 |
default_index=0, # optional
|
48 |
orientation="horizontal",
|
|
|
53 |
# 2. horizontal menu with custom style
|
54 |
selected = option_menu(
|
55 |
menu_title=None, # required
|
56 |
+
options=["Acceuil", "Statistique", "Prédiction", "Suivi"], # required
|
57 |
+
icons=["house", "bar-chart", "activity", "clipboard"], # optional
|
58 |
menu_icon="cast", # optional
|
59 |
default_index=0, # optional
|
60 |
orientation="horizontal",
|
|
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207 |
qui souhaitent comprendre et gérer leur risque personnel. En quelques clics, les utilisateurs peuvent explorer les facteurs influents et recevoir des prévisions basées sur des algorithmes avancés d'apprentissage automatique.
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208 |
</p>
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209 |
<p style="color: blue; text-align: center; font-size: 16px;">
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210 |
+
Cette application permet aussi de faire un suivi personnalisé sur l'indice de masse corporelle, precisement de
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211 |
+
son statut nutritionnel.
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212 |
</p>
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213 |
</div>
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214 |
"""
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286 |
if st.button("Afficher le boxplot"):
|
287 |
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4))
|
288 |
sns.boxplot(x=df[selected_categorical], y=df[selected_numerical], ax=ax)
|
289 |
+
st.pyplot(fig)
|
290 |
+
|
291 |
+
if selected == "Suivi":
|
292 |
+
# Charger ou initialiser les données de suivi
|
293 |
+
def load_data():
|
294 |
+
try:
|
295 |
+
data = pd.read_csv('imc_data.csv')
|
296 |
+
except FileNotFoundError:
|
297 |
+
data = pd.DataFrame(columns=['Date', 'Weight', 'Height', 'BMI', 'Status'])
|
298 |
+
return data
|
299 |
+
|
300 |
+
def save_data(data):
|
301 |
+
data.to_csv('imc_data.csv', index=False)
|
302 |
+
|
303 |
+
# Calculer l'IMC et le statut nutritionnel
|
304 |
+
def calculate_bmi(weight, height):
|
305 |
+
return weight / (height ** 2)
|
306 |
+
|
307 |
+
def get_nutritional_status(bmi):
|
308 |
+
if bmi < 18.5:
|
309 |
+
return "Insuffisance pondérale"
|
310 |
+
elif 18.5 <= bmi < 25:
|
311 |
+
return "Poids normal"
|
312 |
+
elif 25 <= bmi < 30:
|
313 |
+
return "Surpoids"
|
314 |
+
else:
|
315 |
+
return "Obésité"
|
316 |
+
|
317 |
+
# Interface utilisateur Streamlit
|
318 |
+
st.title("Suivi de l'IMC et du Statut Nutritionnel")
|
319 |
+
|
320 |
+
# Collecte des données utilisateur
|
321 |
+
weight = st.number_input("Poids (en kg)", min_value=30.0, max_value=200.0, value=70.0)
|
322 |
+
height = st.number_input("Taille (en mètres)", min_value=1.0, max_value=2.5, value=1.75)
|
323 |
+
|
324 |
+
# Calculer l'IMC et le statut nutritionnel
|
325 |
+
if height > 0:
|
326 |
+
bmi = calculate_bmi(weight, height)
|
327 |
+
status = get_nutritional_status(bmi)
|
328 |
+
st.write(f"Votre IMC est : {bmi:.2f}")
|
329 |
+
st.write(f"Statut nutritionnel : {status}")
|
330 |
+
|
331 |
+
# Charger et mettre à jour les données de suivi
|
332 |
+
data = load_data()
|
333 |
+
if st.button("Enregistrer vos données"):
|
334 |
+
new_entry = pd.DataFrame({
|
335 |
+
'Date': [datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")],
|
336 |
+
'Weight': [weight],
|
337 |
+
'Height': [height],
|
338 |
+
'BMI': [bmi],
|
339 |
+
'Status': [status]
|
340 |
+
})
|
341 |
+
data = pd.concat([data, new_entry], ignore_index=True)
|
342 |
+
save_data(data)
|
343 |
+
st.success("Vos données ont été enregistrées avec succès !")
|
344 |
+
|
345 |
+
# Afficher l'évolution de l'IMC
|
346 |
+
if not data.empty:
|
347 |
+
st.subheader("Évolution de votre IMC")
|
348 |
+
data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])
|
349 |
+
plt.figure(figsize=(10, 6))
|
350 |
+
plt.plot(data['Date'], data['BMI'], marker='o')
|
351 |
+
plt.title("Évolution de l'IMC")
|
352 |
+
plt.xlabel("Date")
|
353 |
+
plt.ylabel("IMC")
|
354 |
+
plt.grid(True)
|
355 |
+
st.pyplot(plt)
|
356 |
+
|
357 |
+
# Afficher l'historique des données soumises
|
358 |
+
st.subheader("Historique des données soumises")
|
359 |
+
st.dataframe(data[['Date', 'Weight', 'Height', 'BMI', 'Status']])
|
360 |
+
else:
|
361 |
+
st.warning("Veuillez entrer une taille valide pour calculer l'IMC.")
|