views/cad_cid.py

import pandas as pd
import plotly.express as px
import streamlit as st
from pathlib import Path
from streamlit_extras.add_vertical_space import add_vertical_space
from streamlit_extras.stylable_container import stylable_container


st.title("Atualização de cadastro - UBS Flamengo")

add_vertical_space(10)


uploaded_file = st.sidebar.file_uploader("Adicione o arquivo Excel", type=".xlsx")
if uploaded_file is not None:
    # Função para carregar e processar os dados
    @st.cache_data
    def load_data(file):
        df = pd.read_excel(file, sheet_name="ANALISE", engine='openpyxl')
        df["ATUALIZADO"] = pd.to_datetime(df["ATUALIZADO"], errors="coerce", dayfirst=True)
        df["Trimestre"] = df["ATUALIZADO"].dt.to_period("Q")
        df["Mês"] = df["ATUALIZADO"].dt.to_period("M")
        df["Semestre"] = df["ATUALIZADO"].dt.to_period("6M")
        df["RUA"] = df["RUA"].astype(str)
        return df
    
    df = load_data(uploaded_file)
    
    # CSS customizado para o tema escuro
    st.markdown(
        """
    <style>
        .reportview-container {
            background: #0e1117;
            color: #fafafa;
        }
        .big-font {
            font-size:30px !important;
            font-weight: bold;
            color: #fafafa;
        }
        .stSelectbox [data-baseweb="select"] {
            background-color: #262730;
        }
        .stSelectbox [data-baseweb="select"] > div {
            background-color: #262730;
            color: #fafafa;
        }
    </style>
    """,
        unsafe_allow_html=True,
    )

    # Seleção de Rua, Ano e Granularidade
    col1, col2, col3, col4 = st.columns([1, 1, 1, 3])
    with col1:
        rua_selecionada = st.selectbox("Selecione a Rua", sorted(df["RUA"].unique()))
    with col2:
        anos_disponiveis = sorted(df["ATUALIZADO"].dt.year.dropna().unique(), reverse=True)
        anos_disponiveis.insert(0, "Total")
        ano_selecionado = st.selectbox("Selecione o Ano", anos_disponiveis)
    with col3:
        granularidade = st.selectbox(
            "Selecione a Granularidade", ["Mensal", "Trimestral", "Semestral"]
        )
    with col4:
        st.write('')
    
    # Filtragem de dados
    if ano_selecionado == "Total":
        dados_filtrados = df[df["RUA"] == rua_selecionada]
    else:
        dados_filtrados = df[
            (df["RUA"] == rua_selecionada) & (df["ATUALIZADO"].dt.year == ano_selecionado)
        ]

    # Adicionar coluna de período baseado na granularidade
    if granularidade == "Mensal":
        dados_filtrados["Período"] = dados_filtrados["ATUALIZADO"].dt.strftime("%m-%Y")
    elif granularidade == "Trimestral":
        dados_filtrados["Período"] = (
            dados_filtrados["ATUALIZADO"].dt.to_period("Q").astype(str)
        )
    else:  # Semestral
        dados_filtrados["Período"] = (
            dados_filtrados["ATUALIZADO"].dt.to_period("6M").astype(str)
        )

    # Função para criar scatter plot
    def create_scatter_plot(data, title):
        fig = px.scatter(
            data,
            x="ATUALIZADO",
            y="IDADE",
            color="Período",
            hover_data=["NOME", "ATUALIZADO", "Período"],
            title=title,
            color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Set3,
        )
        fig.update_layout(
            xaxis_title="Período",
            yaxis_title="Idade",
            legend_title="Período",
            plot_bgcolor="#0e1117",
            paper_bgcolor="#0e1117",
            font=dict(color="#fafafa"),
        )
        fig.update_xaxes(showgrid=True, gridwidth=1, gridcolor='#31333F', tickangle=45)
        fig.update_yaxes(showgrid=True, gridwidth=1, gridcolor='#31333F')
        return fig

    # Scatter plot principal
    st.subheader(
        f"Última Atualização na Rua {rua_selecionada} ({granularidade} - {ano_selecionado})"
    )

    c1, c2 = st.columns([0.8, 0.2])

    with c1:
        fig = create_scatter_plot(dados_filtrados, f"Pacientes Pendentes de Atualização - {rua_selecionada}")
        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)

    with c2:
        total_usuarios = len(dados_filtrados)
        st.dataframe(dados_filtrados[["NOME", "IDADE", "RUA", "NUM", "Período"]].sort_values(by="Período", ascending=True), hide_index=True)

    st.write(f"Total de usuários: {total_usuarios}")
    add_vertical_space()

    st.write('-----')

    add_vertical_space()

    c3, c4, c5 = st.columns([2, 2, 1])

    with c3:
        st.markdown('')

    with c4:
        st.subheader("Análise por Faixa Etária")

    with c5:
        st.markdown('')

    co1, co2, co3 = st.columns([2, 2, 2])
    with co1:
        with stylable_container(
                key="pueri",
                css_styles="""
                img {
                    width: 460px;
                    height: 180px;
                    overflow: hidden;
                    position: relative;
                    object-fit: cover;
                    border-radius: 14px; /* Adiciona bordas arredondadas */
                    mask-image: linear-gradient(to bottom, rgba(0, 0, 0, 1), rgba(0, 0, 0, 0));
                    -webkit-mask-image: linear-gradient(to bottom, rgba(0, 0, 0, 1), rgba(0, 0, 0, 0)); /* For Safari */                
                }
                """,
            ):
                st.image("pueri.jpg")

    with co2:
        with stylable_container(
                key="prev",
                css_styles="""
                img {
                    width: 460px;
                    height: 180px;
                    overflow: hidden;
                    position: relative;
                    object-fit: cover;
                    border-radius: 14px; /* Adiciona bordas arredondadas */
                    mask-image: linear-gradient(to bottom, rgba(0, 0, 0, 1), rgba(0, 0, 0, 0));
                    -webkit-mask-image: linear-gradient(to bottom, rgba(0, 0, 0, 1), rgba(0, 0, 0, 0)); /* For Safari */                
                }
                """,
            ):
                st.image("prev.jpg")

    with co3:
        with stylable_container(
                key="mamo",
                css_styles="""
                img {
                    width: 460px;
                    height: 180px;
                    overflow: hidden;
                    position: relative;
                    object-fit: cover;
                    border-radius: 14px; /* Adiciona bordas arredondadas */
                    mask-image: linear-gradient(to bottom, rgba(0, 0, 0, 1), rgba(0, 0, 0, 0));
                    -webkit-mask-image: linear-gradient(to bottom, rgba(0, 0, 0, 1), rgba(0, 0, 0, 0)); /* For Safari */                
                }
                """,
            ):
                st.image("mamo.jpg")

    # Preventivo (25-64 anos)
    preventivo = dados_filtrados[
        (dados_filtrados["IDADE"].between(25, 64)) & (dados_filtrados["SEXO"] == "F")
    ]
    st.markdown("### Preventivo (25-64 anos)")
    fig_preventivo = create_scatter_plot(preventivo, f"Preventivo - {rua_selecionada}")
    st.plotly_chart(fig_preventivo, use_container_width=True)

    col1, col2 = st.columns([0.4, 0.6])
    with col1:
        st.dataframe(
            preventivo[["NOME", "RUA", "NUM", "ATUALIZADO", "IDADE", "Período"]].sort_values(
                by="ATUALIZADO", ascending=False
            ),
            hide_index=True,
        )
    with col2:
        st.markdown(f"#### Total de usuários: {len(preventivo)}")

    add_vertical_space()



    # Mamografia (50-69 anos)
    mamografia = dados_filtrados[
        (dados_filtrados["IDADE"].between(50, 69)) & (dados_filtrados["SEXO"] == "F")
    ]
    st.markdown("### Mamografia (50-69 anos)")
    fig_mamografia = create_scatter_plot(mamografia, f"Mamografia - {rua_selecionada}")
    st.plotly_chart(fig_mamografia, use_container_width=True)

    col1, col2 = st.columns([0.4, 0.6])
    with col1:
        st.dataframe(
            mamografia[["NOME", "RUA", "NUM", "ATUALIZADO", "IDADE", "Período"]].sort_values(
                by="ATUALIZADO", ascending=False
            ),
            hide_index=True,
        )
    with col2:
        st.markdown(f"#### Total de usuários: {len(mamografia)}")

    add_vertical_space()

    st.write('-----')

    add_vertical_space()

    st.markdown("### Crianças 0 - 2 anos e 0 - 4 anos.")

    # Crianças até 4 anos
    criancasdois = dados_filtrados[dados_filtrados["IDADE"] <= 2]
    criancasquatro = dados_filtrados[dados_filtrados["IDADE"] <= 4]

    on = st.toggle("Alterne para ver as crianças até dois anos ou até 4 anos.")
    if on:    
        st.markdown("### Crianças até 2 anos")
        fig_criancasdois = create_scatter_plot(criancasdois, f"Crianças até 2 anos - {rua_selecionada}")
        st.plotly_chart(fig_criancasdois, use_container_width=True)
        
        col1, col2 = st.columns([0.4, 0.6])
        with col1:
            st.dataframe(
                criancasdois[["NOME", "RUA", "NUM", "ATUALIZADO", "IDADE", "Período"]].sort_values(
                    by="ATUALIZADO", ascending=False
                ),
                hide_index=True,
            )
        with col2:
            st.markdown(f"#### Total de usuários: {len(criancasdois)}")
    else:
        st.markdown("### Crianças até 4 anos")
        fig_criancasquatro = create_scatter_plot(criancasquatro, f"Crianças até 4 anos - {rua_selecionada}")
        st.plotly_chart(fig_criancasquatro, use_container_width=True)

        col1, col2 = st.columns([0.4, 0.6])
        with col1:
            st.dataframe(
                criancasquatro[["NOME", "RUA", "NUM", "ATUALIZADO", "IDADE", "Período"]].sort_values(
                    by="ATUALIZADO", ascending=False
                ),
                hide_index=True,
            )
        with col2:
            st.markdown(f"#### Total de usuários: {len(criancasquatro)}")


    st.write('-----------')
        
    # Percentage of updates by period
    st.subheader(
        f"Porcentagem de Atualizações por {granularidade} na Rua {rua_selecionada}"
    )

    period_count = dados_filtrados["Período"].value_counts().sort_index()
    period_percent = (period_count / len(dados_filtrados)) * 100

    period_data = pd.DataFrame(
        {
            "Período": period_count.index,
            "Porcentagem": period_percent.values.round(2),
            "Atualizações": period_count.values,
        }
    )

    st.dataframe(period_data, hide_index=True)

    fig_period = px.bar(
        period_data,
        x="Período",
        y="Porcentagem",
        text="Atualizações",
        title=f"Porcentagem de Atualizações por {granularidade}",
        color="Porcentagem",
        color_continuous_scale="Viridis",
    )

    fig_period.update_traces(
        texttemplate="%{text}",
        textposition="outside",
        hovertemplate="%{x}: %{y:.2f}%<br>Atualizações: %{text}<extra></extra>",
    )
    fig_period.update_layout(
        xaxis_title=granularidade,
        yaxis_title="Porcentagem",
        yaxis_tickformat=".2f",
        plot_bgcolor="white",
    )
    fig_period.update_xaxes(showgrid=True, gridwidth=1, gridcolor="lightgray")
    fig_period.update_yaxes(showgrid=True, gridwidth=1, gridcolor="lightgray")

    st.plotly_chart(fig_period, use_container_width=True)
else: 
    st.markdown('# Insira o arquivo com os dados')