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import pandas as pd | |
import streamlit as st | |
import plotly.express as px | |
# Carga del archivo CSV | |
df = pd.read_csv('data/po_excel_original.csv') | |
def top_5(): | |
# Ordenar el DataFrame por el total de forma descendente | |
df_sorted = df.sort_values("Total", ascending=False) | |
# Título para los filtros laterales | |
st.sidebar.title("Filtros Ventas Anuales TOP clientes") | |
# Crear los controles interactivos para los filtros en la barra lateral | |
filtro_x = st.sidebar.slider("Monto mínimo de compras", min_value=0, max_value=int(df_sorted["Total"].max()), | |
value=100, step=1) | |
# Aplicar los filtros al DataFrame | |
df_filtrado = df_sorted[df_sorted["Total"] >= filtro_x] | |
# Control para la cantidad de clientes a mostrar | |
filtro_n = st.sidebar.slider("Cantidad de clientes a mostrar", min_value=1, | |
max_value=len(df_filtrado), value=10) | |
# Aplicar el segundo filtro al DataFrame | |
df_filtrado = df_filtrado.head(filtro_n) | |
# Titulo del Grafico | |
st.subheader("Ventas Anuales por TOP de clientes") | |
# Crear el gráfico interactivo con Plotly | |
fig = px.bar(df_filtrado, x="Total", y="Clientes", color="Total", | |
log_x=True, color_continuous_scale="greens") # Modificar la paleta de colores | |
# Personalizar el diseño del gráfico | |
fig.update_layout( | |
xaxis=dict(categoryorder="total descending"), | |
yaxis={'categoryorder':'total ascending'}, | |
showlegend=False | |
) | |
# Configurar el tamaño del gráfico para que se muestren todos los nombres | |
fig.update_layout( | |
autosize=True, | |
width=800, | |
height=500 | |
) | |
# Mostrar el gráfico en Streamlit | |
st.plotly_chart(fig) | |