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# Abrir ambiente virutal (venv) -> source venv/bin/activate
# Executar o código e visualizaar -> streamlit run app.py
import pandas as pd
import streamlit as st
import requests
import plotly.express as px
st.set_page_config(layout='wide') #setar o layout da pagina para melhorar a visualização
#Parametros do page config:
#page_title -> Define o título da página que será mostrado na aba do navegador.
#page_icon -> Define um ícone para a página que será mostrado na aba do navegador.
# Pode ser uma imagem, uma url contendo uma imagem ou um emoji.
#layout -> Modifica o formato de visualização do aplicativo.
# O padrão é 'centered', que posiciona os elementos centralizados em uma coluna de tamanho fixo,
# mas pode ser trocado para 'wide', que utiliza todo o espaço da tela.
#initial_sidebar_state -> estado inicial da barra lateral.
# O valor padrão é 'auto', que oculta a barra lateral em dispositivos móveis.
# Pode ser alterado para 'expanded' para sempre iniciar com a barra lateral à mostra ou
# 'collapsed' para sempre iniciar com a barra lateral oculta.
#menu_items -> Configura, a partir de um dicionário de chave-valor, o menu que aparece no topo superior direito do aplicativo.
# Podem ser alteradas 3 opções do menu:
# -Get help: Altera a página de ajuda do app (URL)
# -'Report bug': altera a página de reportar um bug no app (URL)
# -'About': altera um texto de indormação sobre a página (String em markdown)
def formata_numero(valor, prefixo=''):
for unidade in ['', 'mil']:
if valor < 1000:
return f'{prefixo} {valor:.2f} {unidade}'
valor /= 1000
return f'{prefixo} {valor:.2f} milhões'
st.title('DASHBOARD DE VENDAS :shopping_trolley:')
url = 'https://labdados.com/produtos'
regioes = ['Brasil', 'Centro-Oeste', 'Nordeste', 'Norte', 'Sudeste', 'Sul']
st.sidebar.title('Filtros')
regiao = st.sidebar.selectbox('Região', regioes)
if regiao == 'Brasil':
regiao = ''
todos_anos = st.sidebar.checkbox('Dados de todo o período', value=True)
if todos_anos:
ano = ''
else:
ano = st.sidebar.slider('Ano', 2020, 2023) #Label, Valor Min, Valor Max
query_string = {
'regiao':regiao.lower(),
'ano':ano
}
response = requests.get(url, params=query_string)
dados = pd.DataFrame.from_dict(response.json())
dados['Data da Compra'] = pd.to_datetime(dados['Data da Compra'], format= '%d/%m/%Y')
filtro_vendedores = st.sidebar.multiselect('Vendedores', dados.Vendedor.unique())
if filtro_vendedores:
dados = dados[dados.Vendedor.isin(filtro_vendedores)]
## Tabelas
## Tabelas de Receitas
receita_estados = dados.groupby('Local da compra')[['Preço']].sum()
receita_estados = dados.drop_duplicates(subset='Local da compra')[['Local da compra', 'lat', 'lon']].merge(receita_estados, left_on='Local da compra', right_index=True).sort_values('Preço', ascending=False)
receita_mensal = dados.set_index('Data da Compra').groupby(pd.Grouper(freq='ME'))['Preço'].sum().reset_index()
receita_mensal['Ano'] = receita_mensal['Data da Compra'].dt.year
receita_mensal['Mes'] = receita_mensal['Data da Compra'].dt.month_name()
receita_categoras = dados.groupby('Categoria do Produto')[['Preço']].sum().sort_values('Preço', ascending=False)
## Tabelas de quantidade de vendas
qtd_vendas_estados = dados.groupby('Local da compra')[['Preço']].count()
qtd_vendas_estados = dados.drop_duplicates(subset='Local da compra')[['Local da compra', 'lat', 'lon']].merge(qtd_vendas_estados, left_on='Local da compra', right_index=True).sort_values('Preço', ascending=False)
qtd_vendas_mensal = dados.set_index('Data da Compra').groupby(pd.Grouper(freq='ME'))['Preço'].count().reset_index()
qtd_vendas_mensal['Ano'] = qtd_vendas_mensal['Data da Compra'].dt.year
qtd_vendas_mensal['Mes'] = qtd_vendas_mensal['Data da Compra'].dt.month_name()
qtd_vendas_categorias = pd.DataFrame(dados.groupby('Categoria do Produto')['Preço'].count().sort_values(ascending = False))
## Tabelas vendedores
vendedores = pd.DataFrame(dados.groupby('Vendedor')['Preço'].agg(['sum', 'count']))
## Gráficos
fig_mapa_receita = px.scatter_geo(receita_estados,
lat = 'lat',
lon='lon',
scope = 'south america',
size='Preço',
template='seaborn',
hover_name='Local da compra',
hover_data= {'lat': False, 'lon': False},
title='Receita por Estado'
)
fig_receita_mensal = px.line(receita_mensal,
x='Mes',
y='Preço',
markers=True,
range_y=(0,receita_mensal.max()),
color='Ano',
line_dash='Ano',
title='Receita Mensal'
)
fig_receita_mensal.update_layout(yaxis_title = 'Receita')
fig_receita_estados = px.bar(receita_estados.head(),
x='Local da compra',
y= 'Preço',
text_auto=True,
title='Top Estados (Receita)'
)
fig_receita_estados.update_layout(yaxis_title = 'Receita')
fig_receita_categoria = px.bar(receita_categoras,
text_auto=True,
title='Receita por Categoria')
fig_receita_categoria.update_layout(yaxis_title = 'Receita')
fig_mapa_qtd_vendas_estados = px.scatter_geo(qtd_vendas_estados,
lat = 'lat',
lon='lon',
scope = 'south america',
size='Preço',
template='seaborn',
hover_name='Local da compra',
hover_data= {'lat': False, 'lon': False},
title='Quantidade de venda por Estado'
)
fig_qtd_vendas_mensal = px.line(qtd_vendas_mensal,
x='Mes',
y='Preço',
markers=True,
range_y=(0,qtd_vendas_mensal.max()),
color='Ano',
line_dash='Ano',
title='Qantidade de Vendas Mensal'
)
fig_qtd_vendas_mensal.update_layout(yaxis_title = 'Quantidade de Vendas')
fig_qtd_vendas_estados = px.bar(qtd_vendas_estados.head(),
x ='Local da compra',
y = 'Preço',
text_auto = True,
title = 'Top 5 estados'
)
fig_qtd_vendas_estados.update_layout(yaxis_title='Quantidade de vendas')
fig_qtd_vendas_categorias = px.bar(qtd_vendas_categorias,
text_auto = True,
title = 'Vendas por categoria')
fig_qtd_vendas_categorias.update_layout(showlegend=False, yaxis_title='Quantidade de vendas')
## Visualização no streamlit
aba1, aba2, aba3 = st.tabs(['Receita', 'Quantidade de Vendas', 'Vendedores'])
with aba1:
col1, col2 = st.columns(2)
with col1:
st.metric('Receita', formata_numero(dados['Preço'].sum(), 'R$'))
st.plotly_chart(fig_mapa_receita, use_container_width=True) #Respeitar os limites de tamanho da coluna
st.plotly_chart(fig_receita_estados, use_container_width=True) #Respeitar os limites de tamanho da coluna
with col2:
st.metric('Quantidade de Vendas', formata_numero(dados.shape[0]))
st.plotly_chart(fig_receita_mensal, use_container_width=True)
st.plotly_chart(fig_receita_categoria, use_container_width=True) #Respeitar os limites de tamanho da coluna
with aba2:
col1, col2 = st.columns(2)
with col1:
st.metric('Receita', formata_numero(dados['Preço'].sum(), 'R$'))
st.plotly_chart(fig_mapa_qtd_vendas_estados, use_container_width=True) #Respeitar os limites de tamanho da coluna
st.plotly_chart(fig_qtd_vendas_estados, use_container_width=True)
with col2:
st.metric('Quantidade de Vendas', formata_numero(dados.shape[0]))
st.plotly_chart(fig_qtd_vendas_mensal, use_container_width=True) #Respeitar os limites de tamanho da coluna
st.plotly_chart(fig_qtd_vendas_categorias, use_container_width=True)
with aba3:
qtd_vendedores = st.number_input('Quantidade de Vendedores', 2, 10, 5)
col1, col2 = st.columns(2)
with col1:
st.metric('Receita', formata_numero(dados['Preço'].sum(), 'R$'))
fig_receita_vendedores = px.bar(vendedores[['sum']].sort_values('sum', ascending=False).head(qtd_vendedores),
x='sum',
y=vendedores[['sum']].sort_values('sum', ascending=False).head(qtd_vendedores).index,
text_auto=True,
title= f'Top {qtd_vendedores} vendedores (Receita)'
)
st.plotly_chart(fig_receita_vendedores, use_container_width=True)
with col2:
st.metric('Quantidade de Vendas', formata_numero(dados.shape[0]))
fig_vendas_vendedores = px.bar(vendedores[['count']].sort_values('count', ascending=False).head(qtd_vendedores),
x='count',
y=vendedores[['count']].sort_values('count', ascending=False).head(qtd_vendedores).index,
text_auto=True,
title= f'Top {qtd_vendedores} vendedores (Quantidade de Vendas)'
)
st.plotly_chart(fig_vendas_vendedores, use_container_width=True)