Update app.py

app.py

@@ -269,6 +269,66 @@ def update_download_link():
             title='Накопительное количество сообщений по моделям'
         )
 
+        # Вычисляем накопительное количество сообщений без корректировок по моделям
+        clean_df['Дата сохранения'] = pd.to_datetime(clean_df['Дата сохранения'], errors='coerce')
+        
+        # Группируем данные по дате и модели, считаем количество сообщений
+        clean_model_date_counts = clean_df.groupby([clean_df['Дата сохранения'].dt.date, 'Модель']).size().reset_index(name='counts')
+        
+        # Поворачиваем таблицу так, чтобы модели были столбцами, а даты — строками
+        clean_model_date_pivot = clean_model_date_counts.pivot(index='Дата сохранения', columns='Модель', values='counts').fillna(0)
+        
+        # Сортируем даты по возрастанию
+        clean_model_date_pivot = clean_model_date_pivot.sort_index()
+        
+        # Вычисляем накопительную сумму по датам
+        clean_model_cumulative = clean_model_date_pivot.cumsum()
+        
+        # Сбрасываем индекс для преобразования 'Дата сохранения' из индекса в столбец
+        clean_model_cumulative_reset = clean_model_cumulative.reset_index()
+        
+        # Преобразуем DataFrame в длинный формат для построения графика
+        clean_model_cumulative_melted = clean_model_cumulative_reset.melt(id_vars='Дата сохранения', var_name='Модель', value_name='Количество сообщений без корректировок')
+        
+        # Создаем график
+        cumulative_clean_model_fig = px.line(
+            clean_model_cumulative_melted,
+            x='Дата сохранения',
+            y='Количество сообщений без корректировок',
+            color='Модель',
+            title='Накопительное количество сообщений без корректировок по моделям'
+        )
+
+        # Вычисляем накопительное количество сообщений по авторам
+        df['Дата сохранения'] = pd.to_datetime(df['Дата сохранения'], errors='coerce')
+        
+        # Группируем данные по дате и автору, считаем количество сообщений
+        author_date_counts = df.groupby([df['Дата сохранения'].dt.date, 'Автор']).size().reset_index(name='counts')
+        
+        # Поворачиваем таблицу так, чтобы авторы были столбцами, а даты — строками
+        author_date_pivot = author_date_counts.pivot(index='Дата сохранения', columns='Автор', values='counts').fillna(0)
+        
+        # Сортируем даты по возрастанию
+        author_date_pivot = author_date_pivot.sort_index()
+        
+        # Вычисляем накопительную сумму по датам
+        author_cumulative = author_date_pivot.cumsum()
+        
+        # Сбрасываем индекс для преобразования 'Дата сохранения' из индекса в столбец
+        author_cumulative_reset = author_cumulative.reset_index()
+        
+        # Преобразуем DataFrame в длинный формат для построения графика
+        author_cumulative_melted = author_cumulative_reset.melt(id_vars='Дата сохранения', var_name='Автор', value_name='Количество сообщений')
+        
+        # Создаем график
+        cumulative_author_fig = px.line(
+            author_cumulative_melted,
+            x='Дата сохранения',
+            y='Количество сообщений',
+            color='Автор',
+            title='Накопительное количество сообщений по авторам'
+        )
+   
         # Prepare display outputs
         total_messages_display_value = f"**Общее количество сообщений:** {total_messages}"
         total_clean_messages_display_value = f"**Общее количество сообщений без необходимости корректировок:** {total_clean_messages}"
@@ -278,7 +338,6 @@ def update_download_link():
         clean_model_pie_fig = px.pie(values=clean_model_counts.values, names=clean_model_counts.index, title='Сообщения без корректировок')
         contributor_pie_fig = px.pie(values=contributor_counts.values, names=contributor_counts.index, title='Н��иболее активные контрибьюторы')
         date_message_fig = px.bar(x=date_counts.index, y=date_counts.values, labels={'x': 'Дата', 'y': 'Количество сообщений'}, title='Количество добавленных сообщений по датам')
-
         
         return (
             f"[Скачать базу сообщений]({link})",
@@ -288,7 +347,9 @@ def update_download_link():
             clean_model_pie_fig,
             contributor_pie_fig,
             date_message_fig,
-            cumulative_model_fig
+            cumulative_model_fig,
+            cumulative_clean_model_fig,  # Новый график
+            cumulative_author_fig        # Новый график
         )
 
     else:
@@ -2035,6 +2096,8 @@ with gr.Blocks() as demo:
 
     date_message_chart = gr.Plot(label="График 4")
     cumulative_model_chart = gr.Plot(label="График 5")
+    cumulative_clean_model_chart = gr.Plot(label="График 6")
+    cumulative_author_chart = gr.Plot(label="График 7")
 
     gr.Markdown("---")
 
@@ -2711,7 +2774,9 @@ with gr.Blocks() as demo:
             clean_model_pie_chart,
             contributor_pie_chart,
             date_message_chart,
-            cumulative_model_chart
+            cumulative_model_chart,
+            cumulative_clean_model_chart,  # Новый график
+            cumulative_author_chart        # Новый график
         ]
     )