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import numpy as np
import pandas as pd
import streamlit as st
from pandas_profiling import ProfileReport
from streamlit_pandas_profiling import st_profile_report

st.title("Analyser votre Dataset avec Pandas-profiling")
st.subheader("Insérer votre Dataset au format csv, Pandas-profiling s'occupe de l'analyser !")
st.markdown("""Pour chaque colonne, les statistiques suivantes - si elles sont pertinentes pour le type de colonne - sont présentées dans un rapport HTML interactif :

- **Inférence de type**: détecte les types de colonnes dans un dataframe. 
- **Essentiels**: type, valeurs uniques, valeurs manquantes 
- Statistiques quantiles telles que valeur minimale, Q1, médiane, Q3, maximum, intervalle, intervalle interquartile 
- Statistiques descriptives comme la moyenne, le mode, l'écart type, la somme, l'écart absolu médian, le coefficient de variation, l'aplatissement, l'asymétrie
- Valeurs les plus fréquentes 
- Histogramme 
- Corrélations mettant en évidence des variables hautement corrélées, matrices de Spearman, Pearson et Kendall 
- Matrice des valeurs manquantes, nombre, carte thermique et dendrogramme des valeurs manquantes 
- L'analyse de texte apprend les catégories (majuscules, espace), les scripts (latin, cyrillique) et les blocs (ASCII) de données textuelles. 
- L'analyse des fichiers et des images extrait la taille des fichiers, les dates de création et les dimensions et recherche les images tronquées ou celles contenant des informations EXIF.""")

file_upload = st.file_uploader("Uploader votre csv à analyser", type=["csv"])
#file_upload = st.file_uploader("Uploader votre json à analyser", type=["json"])
#file_upload = st.file_uploader("Uploader votre csv à analyser")

#print(type(file_upload))

if file_upload is not None:
     df = pd.read_csv(file_upload)
     #df = pd.read_json(file_upload)

else:
	
	df = pd.DataFrame(
		np.random.rand(100, 5),
		columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
	)

pr = ProfileReport(df, explorative=True)


st.write(df)
st_profile_report(pr)

import numpy as np
import pandas as pd
import streamlit as st
from pandas_profiling import ProfileReport
from streamlit_pandas_profiling import st_profile_report

st.title("Analyser votre Dataset avec Pandas-profiling")
st.subheader("Insérer votre Dataset au format csv, Pandas-profiling s'occupe de l'analyser !")
st.markdown("""Pour chaque colonne, les statistiques suivantes - si elles sont pertinentes pour le type de colonne - sont présentées dans un rapport HTML interactif :

- **Inférence de type**: détecte les types de colonnes dans un dataframe. 
- **Essentiels**: type, valeurs uniques, valeurs manquantes 
- Statistiques quantiles telles que valeur minimale, Q1, médiane, Q3, maximum, intervalle, intervalle interquartile 
- Statistiques descriptives comme la moyenne, le mode, l'écart type, la somme, l'écart absolu médian, le coefficient de variation, l'aplatissement, l'asymétrie
- Valeurs les plus fréquentes 
- Histogramme 
- Corrélations mettant en évidence des variables hautement corrélées, matrices de Spearman, Pearson et Kendall 
- Matrice des valeurs manquantes, nombre, carte thermique et dendrogramme des valeurs manquantes 
- L'analyse de texte apprend les catégories (majuscules, espace), les scripts (latin, cyrillique) et les blocs (ASCII) de données textuelles. 
- L'analyse des fichiers et des images extrait la taille des fichiers, les dates de création et les dimensions et recherche les images tronquées ou celles contenant des informations EXIF.""")

file_upload = st.file_uploader("Uploader votre csv à analyser", type=["csv"])
#file_upload = st.file_uploader("Uploader votre json à analyser", type=["json"])
#file_upload = st.file_uploader("Uploader votre csv à analyser")

#print(type(file_upload))

if file_upload is not None:
     df = pd.read_csv(file_upload)
     #df = pd.read_json(file_upload)

else:
	
	df = pd.DataFrame(
		np.random.rand(100, 5),
		columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
	)

pr = ProfileReport(df, explorative=True)


st.write(df)
st_profile_report(pr)
Pour chaque colonne, les statistiques suivantes - si elles sont pertinentes pour le type de colonne - sont présentées dans un rapport HTML interactif :
 
 - **Inférence de type**: détecte les types de colonnes dans un dataframe. 
 - **Essentiels**: type, valeurs uniques, valeurs manquantes 
 - Statistiques quantiles telles que valeur minimale, Q1, médiane, Q3, maximum, intervalle, intervalle interquartile 
 - Statistiques descriptives comme la moyenne, le mode, l'écart type, la somme, l'écart absolu médian, le coefficient de variation, l'aplatissement, l'asymétrie
 - Valeurs les plus fréquentes 
 - Histogramme 
 - Corrélations mettant en évidence des variables hautement corrélées, matrices de Spearman, Pearson et Kendall 
 - Matrice des valeurs manquantes, nombre, carte thermique et dendrogramme des valeurs manquantes 
 - L'analyse de texte apprend les catégories (majuscules, espace), les scripts (latin, cyrillique) et les blocs (ASCII) de données textuelles. 
 - L'analyse des fichiers et des images extrait la taille des fichiers, les dates de création et les dimensions et recherche les images tronquées ou celles contenant des informations EXIF. #file_upload = st.file_uploader("Uploader votre json à analyser", type=["json"]) #file_upload = st.file_uploader("Uploader votre csv à analyser") #print(type(file_upload)) #df = pd.read_json(file_upload)