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@@ -230,11 +230,6 @@ def moyenne_par_annee_par_quartier(data, quartier_id, year, scoring="score"):
230
 
231
  # In[17]:
232
 
233
-
234
- import plotly.io as pio
235
- pio.renderers.default = 'browser'
236
-
237
-
238
  # In[18]:
239
 
240
 
@@ -376,29 +371,18 @@ gdf_merged_q = pd.merge(new_gdf_q, new_df, how='left', left_on="adm2nm", right_o
376
 
377
  geojson = gdf_merged_q.__geo_interface__
378
 
379
-
380
- # In[109]:
381
-
382
-
383
- geojson
384
-
385
-
386
  # In[75]:
387
 
388
 
389
- gdf_merged_q[gdf_merged_q['adm2nm'] == "Blitta"]
390
-
391
-
392
  # # Map Scores de propreté pour les Préfectures du Togo
393
 
394
  # Note: la carte est centrée. Il faut zoomer en arrière pour avoir le rendu.
395
 
396
  # In[86]:
397
 
398
- with col1:
399
- st.header('Score Propre')
400
 
401
- fig = px.choropleth_mapbox(gdf_merged_q,
402
  geojson=geojson,
403
  locations=gdf_merged_q.index,
404
  color='scores',
@@ -407,8 +391,8 @@ with col1:
407
  hover_name="adm2nm",
408
  color_continuous_scale="Viridis"
409
  )
410
- fig.update_layout(margin={'r':0, 't':0, "l": 0, 'r': 0})
411
- st.plotly_chart(fig)
412
  # In[101]:
413
 
414
 
@@ -481,54 +465,10 @@ for q in quartiers:
481
  qm[q] = moyenne_par_quartier(data, quartier_id[q], scoring="score responsabilité")
482
 
483
 
484
- # In[94]:
485
-
486
-
487
- ids = [quartier_id[q] for q in quartiers]
488
- quartiers = list(qm.keys())
489
- scores = list(qm.values())
490
-
491
-
492
- # In[95]:
493
-
494
-
495
- respon_df = pd.DataFrame(data={
496
- 'quartier': quartiers,
497
- 'scores': scores,
498
- "quartier_id": ids
499
- })
500
-
501
-
502
- # In[102]:
503
-
504
-
505
- gdf_merged_q_r = pd.merge(new_gdf_q, respon_df, left_on="adm2nm", right_on="quartier", how='left')
506
-
507
 
508
  # In[ ]:
509
 
510
 
511
-
512
-
513
-
514
- # In[100]:
515
-
516
- with col2:
517
-
518
- st.header('Scores Responsable')
519
- fig = px.choropleth_mapbox(gdf_merged_q_r,
520
- geojson=geojson,
521
- locations=gdf_merged_q.index,
522
- color='scores',
523
- mapbox_style="carto-positron",
524
- title="Scores de Propreté Pour Les Préfectures Du Togo",
525
- hover_name="adm2nm",
526
- color_continuous_scale="Viridis"
527
- )
528
- fig.update_layout(margin={'r':0, 't':0, "l": 0, 'r': 0})
529
- st.plotly_chart(fig)
530
-
531
-
532
  # In[ ]:
533
 
534
 
 
230
 
231
  # In[17]:
232
 
 
 
 
 
 
233
  # In[18]:
234
 
235
 
 
371
 
372
  geojson = gdf_merged_q.__geo_interface__
373
 
 
 
 
 
 
 
 
374
  # In[75]:
375
 
376
 
 
 
 
377
  # # Map Scores de propreté pour les Préfectures du Togo
378
 
379
  # Note: la carte est centrée. Il faut zoomer en arrière pour avoir le rendu.
380
 
381
  # In[86]:
382
 
383
+ st.header('Score Propre')
 
384
 
385
+ fig = px.choropleth_mapbox(gdf_merged_q,
386
  geojson=geojson,
387
  locations=gdf_merged_q.index,
388
  color='scores',
 
391
  hover_name="adm2nm",
392
  color_continuous_scale="Viridis"
393
  )
394
+ fig.update_layout(margin={'r':0, 't':0, "l": 0, 'r': 0})
395
+ st.plotly_chart(fig)
396
  # In[101]:
397
 
398
 
 
465
  qm[q] = moyenne_par_quartier(data, quartier_id[q], scoring="score responsabilité")
466
 
467
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
468
 
469
  # In[ ]:
470
 
471
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
472
  # In[ ]:
473
 
474