Code Editor for app.py

import streamlit as st
import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go
from datetime import datetime, date

# Configuration de la page
st.set_page_config(page_title="Suivi Budget Produits Chimiques", layout="wide")

# Titre de l'application
st.title("Suivi Budget Produits Chimiques par Site")

# Création des données exemple
def create_sample_data():
    sites = ["Site A", "Site B", "Site C", "Site D", "Site E"]
    chemicals = [
        "PERDEFLOC K01",
        "PERMEA SCAV",
        "PERCOR INHIB",
        "PERSUPERCLEAN",
        "BIOPER",
        "PERDEFOAM"
    ]
    
    data = []
    for site in sites:
        for chemical in chemicals:
            # Génération de données aléatoires pour l'exemple
            cost = float(pd.DataFrame({'cost': [100, 200, 300, 400, 500]}).sample().iloc[0])
            data.append({
                'Site': site,
                'Produit': chemical,
                'Coût ($)': cost
            })
    
    return pd.DataFrame(data)

# Chargement des données
df = create_sample_data()

# Sélection des sites
sites_disponibles = df['Site'].unique()
sites_selectionnes = st.multiselect(
    'Sélectionnez les sites à afficher',
    options=sites_disponibles,
    default=sites_disponibles[0]
)

# Date de référence
date_reference = st.date_input(
    "Sélectionnez la date de référence",
    date.today()
)

# Filtrage des données selon les sites sélectionnés
df_filtered = df[df['Site'].isin(sites_selectionnes)]

# Création du graphique
if sites_selectionnes:
    fig = go.Figure()
    
    # Ajout des barres pour chaque site
    for site in sites_selectionnes:
        site_data = df_filtered[df_filtered['Site'] == site]
        
        fig.add_trace(go.Bar(
            name=site,
            x=site_data['Produit'],
            y=site_data['Coût ($)'],
            text=site_data['Coût ($)'].round(2),
            textposition='auto',
        ))
    
    # Mise en forme du graphique
    fig.update_layout(
        title=f"Budget consommé par produits chimiques au {date_reference}",
        xaxis_title="Produits Chimiques",
        yaxis_title="Coût ($)",
        barmode='group',
        height=600
    )
    
    # Affichage du graphique
    st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
    
    # Affichage des données en tableau
    st.subheader("Détail des données")
    st.dataframe(
        df_filtered.pivot(index='Produit', columns='Site', values='Coût ($)')
        .round(2)
    )
else:
    st.warning("Veuillez sélectionner au moins un site.")