Update main.py

main.py

@@ -4,6 +4,8 @@ import bcrypt
 import pandas as pd
 import numpy as np
 import plotly.express as px
+import plotly.graph_objects as go
+from plotly.subplots import make_subplots
 from typing import List
 from pathlib import Path
 from langchain_openai import ChatOpenAI
@@ -284,6 +286,21 @@ async def on_chat_start():
     fig_formation_nb_charge = px.bar(df_formation_nb_charge, x='organisation_formation', y='obs', color='nombre_chargés_affaires', title="Formations organisées pour les CAA 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_formation_nb_charge", figure=fig_formation_nb_charge, display="inline", size="small"))
     
+    
+    df_activites_autonomie_chiffrage = df.groupby('jeune_chargé.e_activités_exercées_autonomie_autonomie_partielle_ou_non_Etude_chiffrage').size().reset_index(name='obs')
+    df_activites_autonomie_conception = df.groupby('jeune_chargé.e_activités_exercées_autonomie_autonomie_partielle_ou_non_Conception_technique').size().reset_index(name='obs')
+    fig = make_subplots(rows=2, cols=1, shared_xaxes=True)
+    fig_activites_autonomie.add_trace(
+        go.Bar(x=df_activites_autonomie_chiffrage.obs, y=df_activites_autonomie_chiffrage.jeune_chargé.e_activités_exercées_autonomie_autonomie_partielle_ou_non_Etude_chiffrage, name="Chiffrage"), 1, 1
+    )
+    fig_activites_autonomie.add_trace(
+        go.Bar(x=df_activites_autonomie_conception.obs, y=df_activites_autonomie_conception.jeune_chargé.e_activités_exercées_autonomie_autonomie_partielle_ou_non_Conception_technique, name="Conception technique"),
+        2,
+        1,
+    )
+    elements.append(cl.Plotly(name="chart_activites_autonomie", figure=fig_activites_autonomie, 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")]
     await cl.Message(content="📚 Tableaux de toutes les données", elements=tableau_all,).send()