diff --git a/__pycache__/utils_graph.cpython-310.pyc b/__pycache__/utils_graph.cpython-310.pyc
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..f990fcc15c9303ee8ee797fb4d641c9cae66269d
Binary files /dev/null and b/__pycache__/utils_graph.cpython-310.pyc differ
diff --git a/__pycache__/utils_graph.cpython-312.pyc b/__pycache__/utils_graph.cpython-312.pyc
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..764d9f4d7ce68a27ea9b5961014d09a63ac6f7d0
Binary files /dev/null and b/__pycache__/utils_graph.cpython-312.pyc differ
diff --git a/app.py b/app.py
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..4b4edb57a2524540673bfb4ec6f7bedf7355e67b
--- /dev/null
+++ b/app.py
@@ -0,0 +1,142 @@
+import pandas as pd
+import numpy as np
+import streamlit as st
+from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap, ListedColormap, to_hex
+import matplotlib.patches as mpatches
+from io import BytesIO
+
+import utils_graph
+from utils_graph import plot_graph
+
+st.title('Logiciel cartographique')
+
+upload_file = st.file_uploader('Charger vos données en format .csv ou .xlsx.')
+
+if upload_file is not None :
+
+ # chargement des données
+ filename = upload_file.name
+
+ # vérifie la forme des données
+ if filename.endswith('.csv'):
+ df = pd.read_csv(upload_file)
+ st.success("Fichier CSV chargé avec succès.")
+
+ elif filename.endswith('.xlsx') or filename.endswith('.xls'):
+ df = pd.read_excel(upload_file)
+ st.success("Fichier Excel chargé avec succès.")
+
+ else:
+ st.error("Format de fichier non supporté. Veuillez charger un .csv ou un .xlsx.")
+
+ # visualisation des données
+ st.header('Visualisation des données :')
+ st.write(df.head(5)) # pour 5 lignes
+
+ # bloc sur les infos du dataframe
+ st.subheader('Information sur les données :')
+ with st.expander("📊 Aperçu du DataFrame"):
+ st.markdown(f"**Dimensions :** {df.shape[0]} lignes × {df.shape[1]} colonnes")
+ st.markdown("**Colonnes disponibles :**")
+ st.write(list(df.columns))
+ st.markdown("**Types de données :**")
+ st.write(df.dtypes)
+
+ st.subheader('Choix d\'option :')
+ if df.shape[0]>12 :
+ nb_line = st.number_input(
+ "Nombre de lignes à afficher",
+ min_value=1,
+ max_value=len(df),
+ value=5,
+ step=1,
+ format="%d" # ↠force l'affichage et le retour d'un entier
+ )
+
+ # choix des colonnes à tracer
+ columns = df.columns.tolist()
+
+ col_x = st.selectbox('Choisir la colonne des valeurs (x)', columns)
+ col_y = st.selectbox('Choisir la colonne des catégories (y)', columns)
+
+ title_choice = st.checkbox("Voulez-vous mettre un titre au graphique ?")
+ if title_choice:
+ title = st.text_input("Entrez le titre du graphique :", key="title_input")
+ else:
+ title = None
+
+ x_choice = st.checkbox("Voulez-vous nommer l'axe des abscisses ?")
+ if x_choice:
+ xlabel = st.text_input("Entrez le nom de l'axe des abscisses :", key="xlabel_input")
+ else:
+ xlabel = None
+
+ y_choice = st.checkbox("Voulez-vous nommer l'axe des ordonnées ?")
+ if y_choice:
+ ylabel = st.text_input("Entrez le nom de l'axe des ordonnées :", key="ylabel_input")
+ else:
+ ylabel = None
+
+ model_graph = utils_graph.plot_graph(df = df.loc[:nb_line-1, :], x = col_x, y = col_y)
+ legend_choice = st.checkbox('Voulez-vous mettre une légende de couleurs ?')
+
+ if legend_choice:
+ col_color = st.selectbox('Choisir la colonne des numéros de couleurs', columns)
+
+ try :
+ # Premier tracé pour générer list_colors
+ model_graph.barh_subplot(colors=col_color, show=False, title= title, xlabel= xlabel, ylabel=ylabel)
+ colors_rgba = model_graph.list_colors
+
+ custom_colors = {}
+ legend_labels = []
+ legend_indices = []
+
+ st.markdown("Personnalisation des couleurs et des légendes :")
+
+ for i, rgba in enumerate(colors_rgba):
+ hex_color = to_hex(rgba)
+ col1, col2 = st.columns(2)
+ with col1:
+ picked_color = st.color_picker(f"Couleur {i+1}", hex_color)
+ with col2:
+ label = st.text_input(f"Légende {i+1}", key=f"legend_{i}")
+
+ if label.strip(): # légende non vide
+ legend_labels.append(label)
+ legend_indices.append(i)
+ custom_colors[i] = {"color": picked_color, "label": label}
+
+ # Retracer avec légendes non vides
+ barh = model_graph.barh_subplot(
+ colors=col_color,
+ legend_list=legend_labels,
+ title_legend="Légende",
+ legend_indices=legend_indices,
+ title= title,
+ xlabel= xlabel,
+ ylabel= ylabel
+ )
+
+ st.pyplot(barh)
+
+ except Exception as e:
+ st.warning("âš ï¸ Cette colonne ne semble pas contenir des numéros de couleurs valides.")
+
+ else:
+ # Tracer sans légende
+ barh = model_graph.barh_subplot(title= title, xlabel= xlabel, ylabel= ylabel)
+ st.pyplot(barh)
+
+ # Sauvegarde du graphique dans un buffer en mémoire
+ img_buffer = BytesIO()
+ barh.savefig(img_buffer, format='png', dpi=300, bbox_inches='tight')
+ img_buffer.seek(0) # Revenir au début du buffer
+
+ # Bouton de téléchargement
+ st.download_button(
+ label="📥 Télécharger le graphique",
+ data=img_buffer,
+ file_name="mon_graphique.png",
+ mime="image/png"
+ )
diff --git a/data/df_cfa_anonyme.xlsx b/data/df_cfa_anonyme.xlsx
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..d5830d42fb2020969e45dffd3d0208ea1e94e6b0
Binary files /dev/null and b/data/df_cfa_anonyme.xlsx differ
diff --git a/data/df_rncp.xlsx b/data/df_rncp.xlsx
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ffa62d4548e54bfc782c95049369b292b9cf1afe
Binary files /dev/null and b/data/df_rncp.xlsx differ
diff --git a/utils_graph.py b/utils_graph.py
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..c97694ee34db567bb906553580c87d76568288e0
--- /dev/null
+++ b/utils_graph.py
@@ -0,0 +1,143 @@
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+import pandas as pd
+from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap, ListedColormap
+import matplotlib.patches as mpatches
+
+# partie sur les légendes à revoir
+
+c_map = ['#000091', '#AB0345']
+cmap = LinearSegmentedColormap.from_list("custom_cmap", c_map)
+
+class plot_graph() :
+ def __init__(self,df, x, y, figsize = (10,6), ax = None, fig = None):
+ self.df = df
+ self.x = self.df[x]
+ self.y = self.df[y]
+ self.figsize = figsize
+ self.ax = ax
+ self.fig = fig
+
+ def barh_subplot(self, title = None, xlabel = None, ylabel = None,
+ path = None, yticklabels = None, xticklabels = None, colors = None,
+ legend_list = None, title_legend = None, show = True, force_new_fig= True,
+ legend_indices=None):
+
+ # couleurs des barres
+ if colors in self.df.columns and not self.df[colors].empty:
+ valid_colors = [c for c in self.df[colors] if not pd.isna(c)]
+ n_color = max(valid_colors) + 1
+ self.list_colors = cmap(np.linspace(0,1,n_color))
+ colors_bars = ['lightgray' if pd.isna(n) else self.list_colors[n] for n in self.df[colors]]
+
+ hatches = ['//' if pd.isna(n) else None for n in self.df[colors]]
+
+ elif colors is None :
+ self.list_colors = None
+ colors_bars = colors
+ hatches = None
+
+ # Tracer le graphique
+ if self.ax is None or self.fig is None or force_new_fig:
+ self.fig, self.ax = plt.subplots(figsize=self.figsize)
+
+ bars = self.ax.barh(self.y, self.x, color = colors_bars, hatch = hatches)
+
+ if legend_list and colors is not None:
+ legend_elements = []
+
+ # Toujours ajouter la légende pour les valeurs manquantes (None)
+ if any(pd.isna(c) or c is None for c in self.df[colors]):
+ legend_elements.append(mpatches.Patch(facecolor='lightgray', hatch='//', label='Indisponible'))
+
+ if legend_indices is None:
+ legend_indices = list(range(len(legend_list))) # toutes les légendes par défaut
+
+ for idx in legend_indices:
+ if idx < len(self.list_colors) and idx < len(legend_list):
+ legend_elements.append(mpatches.Patch(facecolor=self.list_colors[idx], label=legend_list[idx]))
+
+ self.ax.legend(handles=legend_elements, loc='best', title=title_legend)
+
+ if xticklabels is False :
+ self.ax.set_xticklabels([])
+ elif xticklabels is not None :
+ self.ax.set_xticklabels(xticklabels)
+
+ if yticklabels is False :
+ self.ax.set_yticklabels([])
+ elif yticklabels is not None :
+ self.ax.set_yticklabels(yticklabels)
+
+ self.ax.set_xlabel(xlabel)
+ self.ax.set_ylabel(ylabel)
+ self.ax.set_title(title, pad=30, color='black', fontsize=16)
+
+ self.ax.grid(axis='x', linestyle='-', alpha=0.2)
+
+ plt.tight_layout()
+
+ if show :
+ plt.show()
+
+ if path:
+ plt.savefig(path, dpi=500, bbox_inches='tight')
+
+ return self.fig
+
+ # partie à revoir selon les besoins des missions
+ def annotation(self) :
+
+ """ # Ajouter des annotations sur les barres
+ if pourcentage_list == False :
+ for n, bar in enumerate(bars):
+ width = bar.get_width()
+ if np.isnan(width):
+ # Gérer le cas où la largeur est NaN
+ text = "N/A"
+ elif nombre and slash :
+ text = f"{round(width)}/{self.df.loc[n,slash]}"
+ elif nombre and slash == False :
+ text = f"{round(width)}"
+ else:
+ if pourcentage and self.df.shape[0]<10:
+ text = f"{round((width / self.df['count'].sum()) * 100, 1)}% ({int(width)})"
+ elif pourcentage and self.df.shape[0]>=10:
+ text = f"{round((width / total) * 100, 1)}% ({int(width)})"
+ else :
+ text = f"{round(width)}%"
+
+ if width == 0 :
+ ax.text(2 if not np.isnan(width) else 0 , bar.get_y() + bar.get_height() / 2,
+ text,va='center', ha='left', color='gray', fontsize=9)
+ else :
+ ax.text(width * 1.01 if not np.isnan(width) else 0 , bar.get_y() + bar.get_height() / 2,
+ text, va='center', ha='left', color='gray', fontsize=9)
+
+ elif pourcentage_list != False:
+ for n,bar in enumerate(bars):
+ width = bar.get_width()
+ if np.isnan(width):
+ # Gérer le cas où la largeur est NaN
+ text = "N/A"
+ elif inverse :
+ text = f"{width}% ({self.df.loc[n,pourcentage_list]})"
+
+ else :
+ text = f"{self.df.loc[n,pourcentage_list]}% ({width})"
+ if width == 0 :
+ ax.text(2 if not np.isnan(width) else 0 , bar.get_y() + bar.get_height() / 2,
+ text,va='center', ha='left', color='gray', fontsize=9)
+ else :
+ ax.text(width * 1.01 if not np.isnan(width) else 0 , bar.get_y() + bar.get_height() / 2,
+ text, va='center', ha='left', color='gray', fontsize=9)"""
+
+ pass
+
+ def encadrer(self) :
+
+ """iscod_index = self.df[self.df['denomination_cfa'] == 'ISCOD'].index.values[0]
+ bars[iscod_index].set_edgecolor('black') # Couleur de la bordure
+ bars[iscod_index].set_linewidth(2) # Épaisseur de la bordure """
+
+ pass
\ No newline at end of file