app.py

import streamlit as st
import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd
from data import *
from utils import *

st.write('Калькулятор фин здоровья')

st.sidebar.title('Подбор параметров')
with st.sidebar:
    banner_fz_alf = st.number_input(
            "Введите охват аудитории с баннера/виджета ФЗ в АЛФ",
            min_value=0,  # Минимальное значение
            step=1,  # Шаг единицы
            format='%d'  # Формат для целых чисел
            # ("IT", "Продажи")
        )

    banner_fz_vs = st.number_input(
            "Введите охват аудитории с баннера/виджета ФЗ в Всего Средств",
            min_value=0,  # Минимальное значение
            step=1,  # Шаг единицы
            format='%d'  # Формат для целых чисел
            # ("IT", "Продажи")
        )
    banner_fz_profile = st.number_input(
            "Введите охват аудитории с баннера/виджета ФЗ в Профиле",
            min_value=0,  # Минимальное значение
            step=1,  # Шаг единицы
            format='%d'  # Формат для целых чисел
            # ("IT", "Продажи")
        )
    banner_fz_all_serv = st.number_input(
            "Введите охват аудитории с баннера/виджета ФЗ в разделе Все Сервисы",
            min_value=0,  # Минимальное значение
            step=1,  # Шаг единицы
            format='%d'  # Формат для целых чисел
            # ("IT", "Продажи")
        )

    banner_fz_smart_search = st.number_input(
            "Введите охват аудитории с Умного Поиска",
            min_value=0,  # Минимальное значение
            step=1,  # Шаг единицы
            format='%d'  # Формат для целых чисел
            # ("IT", "Продажи")
        )

# Выыеду таблицу с данными конверсий
st.title("Калькулятор Фин Здоровья")
st.write('Данный инструмент позволяет простроить прогноз на 1 месяц с конверсией, учитывая усредненные показатели предыдущих периодов')

df_with_conv = pd.DataFrame()
df_with_conv['Значение метрики'] = list_with_metrics
df_with_conv['Конверсия'] = [round(i*100, 2) for i in list_with_percent]
# list_with_parameters = ['']
# df_with_conv['Ожидаемый MAU'] = [None for i in range(len(df_with_conv))]



# for i in list_with_percent:
gez_fz_show = (banner_fz_alf*list_with_percent[4]+banner_fz_vs*list_with_percent[5]+banner_fz_profile*list_with_percent[6])*list_with_percent[7]



wait_mau    = [banner_fz_alf,
banner_fz_vs,
banner_fz_profile,
banner_fz_alf*list_with_percent[4],
banner_fz_vs*list_with_percent[5],
banner_fz_profile*list_with_percent[6],
gez_fz_show,
gez_fz_show*list_with_percent[8],
gez_fz_show*list_with_percent[9],
gez_fz_show*list_with_percent[10],
gez_fz_show*list_with_percent[11],
gez_fz_show*list_with_percent[12],
gez_fz_show*list_with_percent[13],
gez_fz_show*list_with_percent[14],
gez_fz_show*list_with_percent[15],
gez_fz_show*list_with_percent[14]*list_with_percent[16],
gez_fz_show*list_with_percent[15]*list_with_percent[17],
gez_fz_show*list_with_percent[15]*list_with_percent[18],
gez_fz_show*list_with_percent[15]*list_with_percent[18]*list_with_percent[19],
                                 ] + [0 for i in range(len(df_with_conv)-19)]

df_with_conv['Ожидаемый MAU'] = [round(i) for i in wait_mau]

st.dataframe(df_with_conv, width=1100, height=500)



# Заголовок приложения
st.subheader("Sankey-диаграмма за октябрь в Streamlit")

fig_1 = plot_sankey(data_1)

fig_2 = plot_sankey(data_2)
# Настройка макета
# fig.update_layout(title_text="Sankey-диаграмма за октябрь в Streamlit", font_size=10)

# Отображение диаграммы в Streamlit
st.plotly_chart(fig_1, use_container_width=True, height=1000)

st.plotly_chart(fig_2)