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import streamlit as st
import pandas as pd
import plotly.express as px
from datetime import datetime
import numpy as np

st.title("Suivi des Coûts des Produits Chimiques par Point d'Injection")

# Création des données d'exemple
points_injection = [
    'SPT_T500_IN', 
    'SPT_MANGARA_ARRIVAL', 
    'CPF_V100_IN', 
    'PAD_Z_MANIFOLD_PROD',
    'PAD_Y_MANIFOLD_PROD',
    'PAD_Y03_CONTROL_LINE',
    'PAD_Y04_CONTROL_LINE',
    'PAD_Y05_CONTROL_LINE',
    'PAD_T_MANIFOLD_PROD',
    'PAD_K_MANIFOLD_PROD'
]

produits = ['PERBREAK', 'PERCOR INHIB', 'PERDEFLOC K01']

# Création d'un DataFrame pour stocker les données
if 'data' not in st.session_state:
    # Initialisation avec des données aléatoires
    data_init = []
    for point in points_injection:
        produit = np.random.choice(produits)  # Un seul produit par point
        cout = np.random.uniform(100, 1000)  # Coût aléatoire entre 100 et 1000
        data_init.append({
            'Point_Injection': point,
            'Produit': produit,
            'Cout': cout,
            'Date': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
        })
    st.session_state.data = pd.DataFrame(data_init)

# Interface pour ajouter/modifier des données
with st.sidebar:
    st.header("Ajouter/Modifier des données")
    
    point_selected = st.selectbox("Point d'injection", points_injection)
    produit_selected = st.selectbox("Produit chimique", produits)
    cout = st.number_input("Coût", min_value=0.0, max_value=10000.0, step=0.1)
    date = st.date_input("Date")
    
    if st.button("Ajouter/Mettre à jour"):
        # Mettre à jour ou ajouter une nouvelle entrée
        mask = (st.session_state.data['Point_Injection'] == point_selected) & \
               (st.session_state.data['Date'] == date.strftime('%Y-%m-%d'))
        
        new_data = {
            'Point_Injection': point_selected,
            'Produit': produit_selected,
            'Cout': cout,
            'Date': date.strftime('%Y-%m-%d')
        }
        
        if mask.any():
            st.session_state.data.loc[mask] = pd.Series(new_data)
        else:
            st.session_state.data = pd.concat([st.session_state.data, 
                                             pd.DataFrame([new_data])], 
                                            ignore_index=True)
        st.success("Données mises à jour!")

# Affichage des données
st.subheader("Données actuelles")
st.dataframe(st.session_state.data)

# Création du graphique
fig = px.bar(st.session_state.data,
             x='Point_Injection',
             y='Cout',
             color='Produit',
             title='Coût par Point d\'Injection et par Produit',
             labels={
                 'Point_Injection': 'Point d\'Injection',
                 'Cout': 'Coût',
                 'Produit': 'Produit Chimique'
             })

fig.update_layout(
    xaxis_tickangle=-45,
    height=600
)

st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)

# Option pour télécharger les données
csv = st.session_state.data.to_csv(index=False).encode('utf-8')
st.download_button(
    label="Télécharger les données en CSV",
    data=csv,
    file_name="couts_produits_chimiques.csv",
    mime="text/csv",
)