program_report/app.py - master - goliy_rez/Variant_2

program_report/app.py
171 строка7 KB
goliy_rez
Create: .gitignore, app.py, requirements.txt
09 авг 2026, 21:13
09 авг 2026, 21:131e8484e
import os
from itertools import product
import plotly.express as px
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import streamlit as st

# Вызов делается один раз на верхнем уровне приложения
st.set_page_config(page_title="Project Report", layout="wide")

tab1 , tab2 , tab3, tab4 , tab5= st.tabs(["Пробные расчет","Сырые данные", "Расчет метрик", "Визуализация", "Визуализация 2.0"])
with tab1:

    @st.cache_data(show_spinner="Загрузка файлов...")
    def load_all_data():
        df_1 = pd.read_csv('data/items.csv')
        df_2 = pd.read_csv('data/orders.csv')
        df_3 = pd.read_csv('data/users.csv')
        return df_1, df_2, df_3


    st.title("Отчет по пользователям")

    if not os.path.exists('data'):
        st.error("Папка 'data' не найдена. Проверьте структуру проекта.")
    else:
        df_items, df_orders, df_users = load_all_data()

        st.subheader("📦 Товары")
        st.dataframe(df_items, use_container_width=True)

        st.subheader("🛒 Заказы")
        st.dataframe(df_orders, use_container_width=True)

        st.subheader("👤 Пользователи")
        st.dataframe(df_users, use_container_width=True)

    orders_with_users = pd.merge(df_orders, df_users,
                                 on='user_id',
                                 how='left',
                                 suffixes=('', '_user')
    )
    final_df = pd.merge(orders_with_users, df_items,
                        on='item_id',
                        how='left',
                        suffixes=('', '_item'))

    final_df['revenue'] = final_df['quantity'] * final_df['price_per_unit']

    # Удален второй блок формирования summary и повторного вывода заголовка
    summary = pd.DataFrame({
        'Тип данных': final_df.dtypes,
        'Непустых значений': final_df.count(),
        'Пропусков': final_df.isnull().sum()
    })

    st.subheader("Структура итоговой таблицы")
    st.dataframe(summary)

    final_df['registration_date'] = pd.to_datetime(final_df['registration_date'])
    final_df['order_date'] = pd.to_datetime(final_df['order_date'])

    date_format = "%d.%m.%Y %H:%M"

with tab2:
   st.subheader("СВОдная таблица")
   st.dataframe(final_df, use_container_width=True)

with tab3:
    total_orders = final_df['order_id'].nunique()
    total_revenue = final_df['revenue'].sum()
    unique_users = final_df['user_id'].nunique()
    average_check = total_revenue / total_orders if total_orders > 0 else 0




    col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)

    col1.metric(label="Всего заказов", value=f"{total_orders:,}".replace(',', ' '))
    col2.metric(label="Общая выручка", value=f"{total_revenue:,.2f} ₽".replace(',', ' '))
    col3.metric(label="Уникальных клиентов", value=unique_users)
    col4.metric(label="Средний чек", value=f"{average_check:,.2f} ₽".replace(',', ' '))

with tab4:

    revenue_by_item = final_df.groupby('item_name')['revenue'].sum().sort_values(ascending=False)
    top_10_items = revenue_by_item.head(10)


    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 7))
    bars = ax.barh(top_10_items.index, top_10_items.values, color='skyblue', edgecolor='black', height=0.6)
    ax.invert_yaxis()

    ax.set_title('Топ-10 товаров по выручке', fontsize=16, fontweight='bold', pad=20)
    ax.set_xlabel('Общая выручка, ₽', fontsize=12, labelpad=10)
    ax.set_ylabel('Название товара', fontsize=12, labelpad=10)
    ax.xaxis.grid(True, linestyle='--', alpha=0.6)
    ax.set_axisbelow(True)

    for spine in ['top', 'right']:
        ax.spines[spine].set_visible(False)

    for i, v in enumerate(top_10_items.values):
        ax.text(v + max(top_10_items.values) * 0.01, i, f'{v:,.2f} ₽'.replace(',', ' '),
                va='center', fontsize=10, fontweight='bold')

    plt.tight_layout()
    st.subheader("📊 Аналитика продаж")
    st.pyplot(fig)

    product_sale = final_df.groupby('item_name')['quantity'].sum().reset_index()

    fix_pie = px.pie(
        product_sale,
        values='quantity',
        names='item_name',
        title='Структура продаж по количеству товаров'
    )
    st.plotly_chart(fix_pie, width='stretch')

    if 'order_date' in final_df.columns and not pd.api.types.is_datetime64_any_dtype(final_df['order_date']):
        final_df['order_date'] = pd.to_datetime(final_df['order_date'], errors='coerce')

    fig_line = px.line(
        final_df,
        x='order_date',
        y='base_price',
        title='Динамика выручки по дням'
    )
    st.plotly_chart(fig_line, width='stretch')
with tab5:
    st.header("📊 Аналитика продаж")


    # 2. ВЫРУЧКА ПО КАТЕГОРИЯМ (PLOTLY PIE)
    st.subheader("Доля категорий в общей выручке")

    revenue_by_category = final_df.groupby('category')['revenue'].sum()

    fig2 = px.pie(
        values=revenue_by_category.values,
        names=revenue_by_category.index,
        title='Распределение выручки по категориям',
        hole=0.3 # Эффект "пончика"
    )
    fig2.update_traces(textposition='inside', textinfo='percent+label', pull=[0.05 if i==0 else 0 for i in range(len(revenue_by_category))])
    st.plotly_chart(fig2, use_container_width=True)

    st.markdown("***") # Разделитель

    # 3. ЗАВИСИМОСТЬ ОТ ДНЯ НЕДЕЛИ (PLOTLY BAR)
    st.subheader("Количество заказов по дням недели")
    final_df['order_date'] = pd.to_datetime(final_df['order_date'])
    final_df['day_of_week'] = final_df['order_date'].dt.day_name()

    # Сортируем дни недели правильно (Пн-Вс), а не по алфавиту
    days_order = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday']
    orders_by_day = final_df.groupby('day_of_week')['order_id'].count().reindex(days_order)

    fig3 = px.bar(
        x=orders_by_day.index,
        y=orders_by_day.values,
        title='Заказы по дням недели',
        labels={'x': 'День недели', 'y': 'Кол-во заказов'},
        text=orders_by_day.values,
        color_discrete_sequence=['cornflowerblue']
    )
    fig3.update_traces(textposition='outside')
    fig3.update_layout(xaxis={'categoryorder':'array', 'categoryarray':days_order})
    st.plotly_chart(fig3, use_container_width=True)