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import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go
from streamlit_option_menu import option_menu
import streamlit as st
from streamlit_extras.stylable_container import stylable_container
st.title("Crescimento populacional - UBS Flamengo")
with stylable_container(
key="banner",
css_styles="""
img {
width: 1800px;
height: 340px;
overflow: hidden;
position: relative;
object-fit: cover;
border-radius: 20px; /* 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("pop.jpg")
st.title("Crescimento populacional - UBS Flamengo")
raw_data = [
{"Mês": "mai-21", "Usuários": 3402, "Domicílios": 1440, "Famílias": 1269},
{"Mês": "jun-21", "Usuários": 3503, "Domicílios": 1462, "Famílias": 1304},
{"Mês": "jul-21", "Usuários": 3559, "Domicílios": 1478, "Famílias": 1323},
{"Mês": "ago-21", "Usuários": 3592, "Domicílios": 1490, "Famílias": 1338},
{"Mês": "set-21", "Usuários": 3755, "Domicílios": 1573, "Famílias": 1380},
{"Mês": "out-21", "Usuários": 3776, "Domicílios": 1533, "Famílias": 1384},
{"Mês": "nov-21", "Usuários": 3839, "Domicílios": 1553, "Famílias": 1397},
{"Mês": "dez-21", "Usuários": 3926, "Domicílios": 1581, "Famílias": 1423},
{"Mês": "jan-22", "Usuários": 3951, "Domicílios": 1596, "Famílias": 1437},
{"Mês": "fev-22", "Usuários": 4035, "Domicílios": 1638, "Famílias": 1465},
{"Mês": "mar-22", "Usuários": 4131, "Domicílios": 1672, "Famílias": 1500},
{"Mês": "abr-22", "Usuários": 4306, "Domicílios": 1723, "Famílias": 1555},
{"Mês": "mai-22", "Usuários": 4553, "Domicílios": 1795, "Famílias": 1625},
{"Mês": "jun-22", "Usuários": 4639, "Domicílios": 1817, "Famílias": 1653},
{"Mês": "jul-22", "Usuários": 4719, "Domicílios": 1848, "Famílias": 1676},
{"Mês": "ago-22", "Usuários": 4776, "Domicílios": 1869, "Famílias": 1687},
{"Mês": "set-22", "Usuários": 4831, "Domicílios": 1883, "Famílias": 1699},
{"Mês": "out-22", "Usuários": 4871, "Domicílios": 1900, "Famílias": 1709},
{"Mês": "nov-22", "Usuários": 4874, "Domicílios": 1906, "Famílias": 1708},
{"Mês": "dez-22", "Usuários": 4920, "Domicílios": 1914, "Famílias": 1720},
{"Mês": "jan-23", "Usuários": 5135, "Domicílios": 2006, "Famílias": 1776},
{"Mês": "fev-23", "Usuários": 5396, "Domicílios": 2084, "Famílias": 1848},
{"Mês": "mar-23", "Usuários": 5544, "Domicílios": 2127, "Famílias": 1893},
{"Mês": "abr-23", "Usuários": 5546, "Domicílios": 2140, "Famílias": 1910},
{"Mês": "mai-23", "Usuários": 5579, "Domicílios": 2164, "Famílias": 1920},
{"Mês": "jun-23", "Usuários": 5642, "Domicílios": 2181, "Famílias": 1946},
{"Mês": "jul-23", "Usuários": 5681, "Domicílios": 2200, "Famílias": 1961},
{"Mês": "ago-23", "Usuários": 5728, "Domicílios": 2208, "Famílias": 1972},
{"Mês": "set-23", "Usuários": 5774, "Domicílios": 2228, "Famílias": 1983},
{"Mês": "out-23", "Usuários": 5841, "Domicílios": 2245, "Famílias": 2007},
{"Mês": "nov-23", "Usuários": 5891, "Domicílios": 2297, "Famílias": 2027},
{"Mês": "dez-23", "Usuários": 5933, "Domicílios": 2281, "Famílias": 2036},
{"Mês": "jan-24", "Usuários": 5982, "Domicílios": 2307, "Famílias": 2050},
{"Mês": "fev-24", "Usuários": 6005, "Domicílios": 2333, "Famílias": 2057},
{"Mês": "mar-24", "Usuários": 6020, "Domicílios": 2327, "Famílias": 2070},
{"Mês": "abr-24", "Usuários": 6074, "Domicílios": 2370, "Famílias": 2095},
]
df = pd.DataFrame(raw_data)
@st.cache_data
def processar_dados(dados, intervalo):
"""
Process data based on the specified interval and return the aggregated data.
Parameters:
- dados: List of dictionaries containing data for each month.
- intervalo: String indicating the interval for data aggregation.
Returns:
- List of dictionaries with aggregated data based on the specified interval.
"""
if intervalo == "Mensal":
return dados
agrupamentos = {"Trimestral": 3, "Semestral": 6, "Anual": 12}
dados_agrupados = []
for i in range(0, len(dados), agrupamentos[intervalo]):
grupo = dados[i : i + agrupamentos[intervalo]]
ultimo_Mês = grupo[-1]["Mês"]
dados_agrupados.append(
{
"Mês": ultimo_Mês,
"Usuários": max(d["Usuários"] for d in grupo),
"Domicílios": max(d["Domicílios"] for d in grupo),
"Famílias": max(d["Famílias"] for d in grupo),
}
)
return dados_agrupados
@st.cache_data
def formatar_data(Mês):
"""
A function that formats the data based on the input Mês parameter.
Parameters:
- Mês (str): A string containing the month and year separated by a hyphen.
Returns:
- str: A formatted string in the format "month/year".
"""
m, a = Mês.split("-")
return f"{m}/{a}"
# Adicionando estilo personalizado
st.markdown(
"""
<style>
.stSelectbox [data-baseweb="select"] {
max-width: 300px;
}
.st-emotion-cache-16idsys p {
font-size: 20px;
font-weight: bold;
color: #4FCBFC;
}
</style>
""",
unsafe_allow_html=True,
)
# Criando duas colunas para os menus de opções
col1, col2, col3 = st.columns([3, 2, 2])
with col1:
st.dataframe(df, use_container_width=True, height= 250, hide_index=True)
with col2:
intervalo = option_menu(
"Intervalo de Tempo",
["Mensal", "Trimestral", "Semestral", "Anual"],
icons=["calendar-month", "calendar-quarter", "calendar-half", "calendar-year"],
menu_icon="cast",
default_index=0,
styles={
"container": {"padding": "0!important", "background-color": "#262730"},
"icon": {"color": "#4FCBFC", "font-size": "18px"},
"nav-link": {
"font-size": "14px",
"text-align": "center",
"margin": "0px",
"padding": "10px",
"--hover-color": "#363940",
"color": "#FFFFFF",
},
"nav-link-selected": {"background-color": "#0083B8"},
"separator": {"border-color": "#4B4B4B"},
},
)
with col3:
metrica = option_menu(
"Métrica",
["Todos", "Usuários", "Domicílios", "Famílias"],
icons=["list", "person", "house", "people"],
menu_icon="cast",
default_index=0,
styles={
"container": {"padding": "0!important", "background-color": "#262730"},
"icon": {"color": "#4FCBFC", "font-size": "18px"},
"nav-link": {
"font-size": "14px",
"text-align": "center",
"margin": "0px",
"padding": "10px",
"--hover-color": "#363940",
"color": "#FFFFFF",
},
"nav-link-selected": {"background-color": "#0083B8"},
"separator": {"border-color": "#4B4B4B"},
},
)
dados_processados = processar_dados(raw_data, intervalo)
# Switch para mostrar valores nos pontos
mostrar_valores = st.checkbox("Mostrar valores nos pontos", value=True)
# Criação do gráfico
fig = go.Figure()
metricas = ["Usuários", "Domicílios", "Famílias"] if metrica == "Todos" else [metrica]
cores = {"Usuários": "#1f77b4", "Domicílios": "#ff7f0e", "Famílias": "#2ca02c"}
# Slider Component
st.sidebar.header("Ajustes dos Balões")
balloon_positions = {}
for m in metricas:
balloon_positions[m] = st.sidebar.slider(
f"Posição do balão para {m}", min_value=-100, max_value=0, value=-40, step=5
)
annotations = []
for m in metricas:
x_data = [formatar_data(d["Mês"]) for d in dados_processados]
y_data = [d[m] for d in dados_processados]
fig.add_trace(
go.Scatter(
x=x_data,
y=y_data,
mode="lines+markers",
name=m,
line=dict(color=cores[m], width=3),
marker=dict(size=8, symbol="circle", line=dict(width=2, color="white")),
)
)
if mostrar_valores:
for i, (x, y) in enumerate(zip(x_data, y_data)):
annotations.append(
dict(
x=x,
y=y,
xref="x",
yref="y",
text=f"{y:,.0f}",
showarrow=True,
arrowhead=7,
ax=0,
ay=balloon_positions[m], # Usa a posição ajustada para cada métrica
bgcolor=cores[m],
opacity=0.8,
bordercolor="white",
borderwidth=2,
borderpad=4,
font=dict(color="white", size=10),
)
)
fig.update_layout(
title={
"text": "Crescimento na Área de Saúde",
"y": 0.95,
"x": 0.5,
"xanchor": "center",
"yanchor": "top",
"font": dict(size=24, color="#4FCBFC"),
},
xaxis_title="Mês",
yaxis_title="Quantidade",
legend_title="Métricas",
template="plotly_dark",
plot_bgcolor="#262730",
paper_bgcolor="#262730",
font=dict(color="white"),
xaxis=dict(showgrid=True, gridcolor="#4B4B4B", tickangle=45),
yaxis=dict(showgrid=True, gridcolor="#4B4B4B"),
legend=dict(
bgcolor="rgba(0,0,0,0)",
bordercolor="rgba(0,0,0,0)",
font=dict(size=12, color="white"),
),
margin=dict(l=50, r=50, t=80, b=50),
annotations=annotations,
)
st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
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