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feat: Added about section underneath table in col 3

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  1. app.py +13 -12
app.py CHANGED
@@ -75,10 +75,13 @@ with st.sidebar:
75
 
76
  # Generamos la columna total_sales
77
  ventas_clientes['total_sales'] = ventas_clientes[['VENTA_2021', 'VENTA_2022', 'VENTA_2023']].sum(axis=1)
 
 
78
  # Ordenar los clientes de mayor a menor según sus ventas totales
79
  ventas_top_100 = ventas_clientes.sort_values(by='total_sales', ascending=False).head(100)
80
  ventas_top_100['total_sales'] = ventas_top_100['total_sales'] / 3
81
 
 
82
  # Ensure customer codes are strings
83
  df['CLIENTE'] = df['CLIENTE'].astype(str)
84
  nombres_proveedores['codigo'] = nombres_proveedores['codigo'].astype(str)
@@ -268,21 +271,19 @@ if page == "📃 Resumen":
268
  )}
269
  )
270
  # Calculate sales insights
271
- sales_min = ventas_top_100['total_sales'].min()
272
- sales_max = ventas_top_100['total_sales'].max()
273
- sales_median = ventas_top_100['total_sales'].median()
274
- sales_90th = ventas_top_100['total_sales'].quantile(0.9)
275
- sales_10th = ventas_top_100['total_sales'].quantile(0.1)
276
 
277
  # About Section with relevant data insights
278
- with st.expander('About', expanded=True):
279
  st.write(f'''
280
- - **Data source**: Internal sales data (Top 100 clients).
281
- - **Sales Range**: €{sales_min:,.0f} - €{sales_max:,.0f}.
282
- - **Median Sales**: €{sales_median:,.0f}.
283
- - **90th Percentile**: €{sales_90th:,.0f}.
284
- - **10th Percentile**: €{sales_10th:,.0f}.
285
- - This table displays the top 100 clients based on total sales from 2021 to 2023.
286
  ''')
287
  # Customer Analysis Page
288
  elif page == "🕵️ Análisis de Cliente":
 
75
 
76
  # Generamos la columna total_sales
77
  ventas_clientes['total_sales'] = ventas_clientes[['VENTA_2021', 'VENTA_2022', 'VENTA_2023']].sum(axis=1)
78
+ ventas_clientes_3 = ventas_clientes
79
+ ventas_clientes_3['total_sales'] = ventas_clientes['total_sales'] / 3
80
  # Ordenar los clientes de mayor a menor según sus ventas totales
81
  ventas_top_100 = ventas_clientes.sort_values(by='total_sales', ascending=False).head(100)
82
  ventas_top_100['total_sales'] = ventas_top_100['total_sales'] / 3
83
 
84
+
85
  # Ensure customer codes are strings
86
  df['CLIENTE'] = df['CLIENTE'].astype(str)
87
  nombres_proveedores['codigo'] = nombres_proveedores['codigo'].astype(str)
 
271
  )}
272
  )
273
  # Calculate sales insights
274
+ sales_min = ventas_clientes['total_sales'].min()
275
+ sales_max = ventas_clientes['total_sales'].max()
276
+ sales_median = ventas_clientes['total_sales'].median()
277
+ sales_90th = ventas_clientes['total_sales'].quantile(0.9)
278
+ sales_10th = ventas_clientes['total_sales'].quantile(0.1)
279
 
280
  # About Section with relevant data insights
281
+ with st.expander('Análisis Anual', expanded=True):
282
  st.write(f'''
283
+ - **Rango de ventas**: €{sales_min:,.0f} - €{sales_max:,.0f}.
284
+ - **Ventas Medianas**: €{sales_median:,.0f} .
285
+ - **Percentil 90**: €{sales_90th:,.0f}.
286
+ - **Percentil 10**: €{sales_10th:,.0f}.
 
 
287
  ''')
288
  # Customer Analysis Page
289
  elif page == "🕵️ Análisis de Cliente":