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@@ -237,6 +237,38 @@ async def on_chat_start():
     df_competences_nb_charge = df2.groupby(['principales_compétences_attendues', 'nombre_chargés_affaires']).size().reset_index(name='obs')
     fig_competences_nb_charge = px.bar(df_competences_nb_charge, x='obs', y='principales_compétences_attendues', orientation='h', color='nombre_chargés_affaires', title="Les principales compétences attendues par nombre chargé.e d'affaires", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
     elements.append(cl.Plotly(name="chart_competences_nb_charge", figure=fig_competences_nb_charge, display="inline", size="small"))
+    #await cl.sleep(2)
+    df3 = df
+    df3['principales_compétences_relationnelles_attendues'] = df3['principales_compétences_relationnelles_attendues'].str.split(';')
+    df3 = df3.explode('principales_compétences_relationnelles_attendues')
+    df_competences_relationnelles = df3.groupby('principales_compétences_relationnelles_attendues').size().reset_index(name='obs')
+    fig_competences_relationnelles = px.bar(df_competences_relationnelles, x='obs', y='principales_compétences_relationnelles_attendues', orientation='h', color='obs', title="Les compétences relationnelles attendues", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
+    elements.append(cl.Plotly(name="chart_competences_relationnelles", figure=fig_competences_relationnelles, display="inline", size="small"))
+    #await cl.sleep(2)
+    df_competences_relationnelles_entreprise = df3.groupby(['principales_compétences_relationnelles_attendues', 'taille_entreprise']).size().reset_index(name='obs')
+    fig_competences_relationnelles_entreprise = px.bar(df_competences_relationnelles_entreprise, x='obs', y='principales_compétences_relationnelles_attendues', orientation='h', color='taille_entreprise', title="Les compétences relationnelles attendues par taille d'entreprise", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
+    elements.append(cl.Plotly(name="chart_competences_relationnelles_entreprise", figure=fig_competences_relationnelles_entreprise, display="inline", size="small"))
+    #await cl.sleep(2)
+    df_competences_relationnelles_nb_charge = df3.groupby(['principales_compétences_relationnelles_attendues', 'nombre_chargés_affaires']).size().reset_index(name='obs')
+    fig_competences_relationnelles_nb_charge = px.bar(df_competences_relationnelles_nb_charge, x='obs', y='principales_compétences_relationnelles_attendues', orientation='h', color='nombre_chargés_affaires', title="Les compétences relationnelles attendues par nombre chargé.e d'affaires", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
+    elements.append(cl.Plotly(name="chart_competences_relationnelles_nb_charge", figure=fig_competences_relationnelles_nb_charge, display="inline", size="small"))
+    #await cl.sleep(2)
+    df4 = df
+    df4['principales_compétences_gestion_attendues'] = df4['principales_compétences_gestion_attendues'].str.split(';')
+    df4 = df4.explode('principales_compétences_gestion_attendues')
+    df_competences_gestion = df4.groupby('principales_compétences_gestion_attendues').size().reset_index(name='obs')
+    fig_competences_gestion = px.bar(df_competences_gestion, x='obs', y='principales_compétences_gestion_attendues', orientation='h', color='obs', title="Les compétences en gestion attendues", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
+    elements.append(cl.Plotly(name="chart_competences_gestion", figure=fig_competences_gestion, display="inline", size="small"))
+    #await cl.sleep(2)
+    df_competences_gestion_entreprise = df4.groupby(['principales_compétences_gestion_attendues', 'taille_entreprise']).size().reset_index(name='obs')
+    fig_competences_gestion_entreprise = px.bar(df_competences_gestion_entreprise, x='obs', y='principales_compétences_gestion_attendues', orientation='h', color='taille_entreprise', title="Les compétences en gestion attendues par taille d'entreprise", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
+    elements.append(cl.Plotly(name="chart_competences_gestion_entreprise", figure=fig_competences_gestion_entreprise, display="inline", size="small"))
+    #await cl.sleep(2)
+    df_competences_gestion_nb_charge = df4.groupby(['principales_compétences_gestion_attendues', 'nombre_chargés_affaires']).size().reset_index(name='obs')
+    fig_competences_gestion_nb_charge = px.bar(df_competences_gestion_nb_charge, x='obs', y='principales_compétences_gestion_attendues', orientation='h', color='nombre_chargés_affaires', title="Les compétences en gestion attendues par nombre chargé.e d'affaires", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
+    elements.append(cl.Plotly(name="chart_competences_gestion_nb_charge", figure=fig_competences_gestion_nb_charge, display="inline", size="small"))
+    
+    
     
     content_all = "Tableaux des données de La \"taille des entreprises ayant répondu\"\n" + df_taille.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"L’engagement dans le domaine de l’agencement\"\n" + df_temps.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"L’engagement dans le domaine de l’agencement\" par taille d'entreprise\n" + df_temps_entreprise.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Le nombre de chargé.e d’affaires en agencement\"\n" + df_nb_charge.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Le nombre de chargé.e d’affaires en agencement par taille d'entreprise\"\n" + df_nb_charge_entreprise.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Le nombre de chargé.e d’affaires en agencement par année d'engagement\"\n" + df_nb_charge_engagement.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Le profil des répondants\"\n" + df_statut.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Les principaux interlocuteurs du CAA\"\n" + df_interlocuteur.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Les principaux interlocuteurs du CAA\" par taille d'entreprise\n" + df_interlocuteur_entreprise.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Les principaux interlocuteurs du CAA\" par nombre chargé.e d'affaires\n" + df_interlocuteur_nb_charge.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Les principales compétences attendues\"\n" + df_competences.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Les principales compétences attendues\" par taille d'entreprise\n" + df_competences_entreprise.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Les principales compétences attendues\" par nombre chargé.e d'affaires\n" + df_competences_nb_charge.to_string()
     tableau_all = [cl.Text(name="Tableaux", content=content_all, display="side")]