app.py

import streamlit as st
import pandas as pd
import csv



st.logo(
    "images/ledesma-logo.png",
    icon_image="images/ledesma-logo.png",
)

st.image("images/ledesma-logo.png", width=300)
st.markdown("<h2 style='text-align: left;'>Comparador de precios vs competencia</h1>", unsafe_allow_html=True)
st.divider()

st.subheader("Sucursales:")

df = pd.read_csv("./Products.csv")



stores = pd.read_csv("sucursales.csv")
provinces = stores['provincia'].unique()
provinces_dict = {
'Ciudad Autónoma de Buenos Aires': 'AR-C',
'La Rioja': 'AR-F',
'Santiago del Estero': 'AR-G',
'Catamarca': 'AR-K',
'Neuquén': 'AR-Q',
'Río Negro': 'AR-R',
'Santa Fe': 'AR-S',
'Tucumán': 'AR-T',
'Chubut': 'AR-U',
'Córdoba': 'AR-X',
'Santa Cruz': 'AR-Z'
}

provinces_dataframe = pd.DataFrame({
'provincia':['AR-C','AR-F','AR-G','AR-K','AR-Q','AR-R','AR-S','AR-T','AR-U','AR-X','AR-Z'],
'provincia_nombre':['Ciudad Autónoma de Buenos Aires','La Rioja','Santiago del Estero','Catamarca','Neuquén','Río Negro','Santa Fe','Tucumán','Chubut','Córdoba','Santa Cruz']
})

provinces_list = ['Ciudad Autónoma de Buenos Aires','La Rioja','Santiago del Estero','Catamarca','Neuquén','Río Negro','Santa Fe','Tucumán','Chubut','Córdoba','Santa Cruz']
sucursales_seleccionadas = st.multiselect('Selecciona provincias de interes', provinces_list, placeholder="Elige una opcion")

# check if sucursales_seleccionadas no es null
if sucursales_seleccionadas:

    for sucursal_seleccionada in sucursales_seleccionadas:
        #st.write(f'**{sucursal_seleccionada}**')
        province_code = provinces_dict[sucursal_seleccionada]
        stores_selected = stores[stores['provincia']==province_code]
        stores_selected = stores_selected[['banderaDescripcion','direccion', 'localidad']]
        stores_selected.columns = ['Marca','Direccion', 'Localidad']
        #st.write(stores_selected)


    province_codes = [provinces_dict[sucursal_seleccionada] for sucursal_seleccionada in sucursales_seleccionadas]

    selected_provinces = stores[stores['provincia'].isin(province_codes)]

    store_codes = selected_provinces['sucursalId'].to_list()


    st.map(selected_provinces,latitude='lat', longitude='lng', color="#00a3e0", use_container_width=True)

    tab1, tab2, tab3 = st.tabs(["Stevia 50u", "Stevia 96u", "Stevia 200u"])

    products = pd.read_csv("Products_unique.csv")
    product_stores_original = pd.read_csv("Store-Products.csv")

    def show_stats(product, competitors_list, product_stores_original, store_codes, provinces_dataframe, stores, cuantity):

        product_row = products[products['id']==product] 
        st.text(product_row['nombre'].values[0])

        st.image(f"images/ledesma{cuantity}u.png", width=200)

        product_stores_original = product_stores_original[product_stores_original['id_sucursal'].isin(store_codes)]
        

        #save to csv
        #TODO REMOVE THIS
        product_stores_original_test = product_stores_original.copy()
        product_stores_original_test.rename(columns={'id_sucursal': 'sucursalId'}, inplace=True)
        product_stores_original_test = pd.merge(product_stores_original_test, stores, on='sucursalId', how='inner')
        product_stores_original_test = pd.merge(product_stores_original_test, provinces_dataframe, on='provincia', how='inner')
        product_stores_original_test_filtered = product_stores_original_test[product_stores_original_test['id_producto'].isin(competitors_list + [product])]


        st.subheader("Comparativa de productos en las regiones seleccionadas")
        if product_stores_original_test_filtered.empty:
            st.warning("No se encontraron precios para los productos en las regiones seleccionadas")
        else:
            product_stores_original_test_filtered.to_csv(f"product_stores_original_test_filtered_{cuantity}.csv",index=False)
            st.bar_chart(product_stores_original_test_filtered,x='provincia_nombre',y='precio_lista',color='nombre_producto', stack=False, horizontal=True)



        competitors = product_stores_original[product_stores_original['id_producto'].isin(competitors_list)]
        product_presentation = product_stores_original[product_stores_original['id_producto'].isin([product])]

        if product_presentation.empty:
            st.warning("No se encontraron precios para el producto de Ledesma en las regiones seleccionadas")
        else:
            st.subheader("Precio del producto en las regiones seleccionadas")
            product_presentation.rename(columns={'id_sucursal': 'sucursalId'}, inplace=True)
            product_presentation = pd.merge(product_presentation, stores, on='sucursalId', how='inner')
            product_presentation = pd.merge(product_presentation, provinces_dataframe, on='provincia', how='inner')
            st.bar_chart(product_presentation,x='banderaDescripcion',y='precio_lista', stack=False,color='provincia_nombre')


        st.divider()

        if competitors.empty:
            st.warning("No se encontraron precios para los productos de la competencia en las regiones seleccionadas")
        else:
            ######
            ######
            st.subheader("Precio de los productos de la competencia en las regiones seleccionadas")
            competitors_50_brands = competitors['marca_producto'].unique()
            #reemplazar sucursalID por id
            competitors.rename(columns={'id_sucursal': 'sucursalId'}, inplace=True)
            competitors_join = pd.merge(competitors, stores, on='sucursalId', how='inner')
            competitors_join = pd.merge(competitors_join, provinces_dataframe, on='provincia', how='inner')
            print("competitors_join")
            print(competitors_join.columns)
            for brand in competitors_50_brands:
                st.write(brand)
                st.bar_chart(competitors_join[competitors_join['marca_producto']==brand],x='banderaDescripcion',y='precio_lista',color='provincia_nombre', stack=False)



    with tab1:

        ledesma_50_u = 7799086000266
        competitors_ledesma_50_u = [7792129003620, 7791720030493, 7794940000758, 7790150812747]
        show_stats(ledesma_50_u, competitors_ledesma_50_u, product_stores_original, store_codes, provinces_dataframe, stores,50)

    with tab2:
        ledesma_100_u = 7799086000051
        competitors_ledesma_100_u = [7794940000765, 7792129003637, 7791720030509, 7790150812761]
        show_stats(ledesma_100_u, competitors_ledesma_100_u, product_stores_original, store_codes, provinces_dataframe, stores,96)



    with tab3:
        ledesma_200_u = 7799086000198
        competitors_ledesma_200_u = [7794940000772, 7792129003507, 7792129003644, 7790150812785]
        show_stats(ledesma_200_u, competitors_ledesma_200_u, product_stores_original, store_codes, provinces_dataframe, stores,200)


st.divider()
with st.expander("Regla de comparacion :pencil:"):


    col1, col2 , col3 = st.columns([1,2,1])

    with col1:
        st.write("Producto")
        st.write("Competidores")

    with col2:
        st.write("Azucar Ledesma 1 kg :pencil:")
        st.button("Agregar competidores")

    st.text_area(label='Competidores agregados',value="Azucar La Perla 1 kg")

    col1, col2 , col3 = st.columns([1,2,1])
    with col1:
        st.write("Ubicaciones :world_map:")
        st.button("Agregar sucursales")


    st.text_area(label='Ubicaciones incluidas',value="C. Pellegrini 3250,Hipermercado Carrefour,Rosario")

    col1, col2 , col3 = st.columns([1,3,1])
    with col1:
        combo = st.selectbox(
        "Criterio",
        ("Menor precio", "Mayor precio"),
    )
    with col2:
        if combo == "Menor precio":
            st.text_input("Notificar si el precio del producto es **menor** por un porcentaje de")
        if combo == "Mayor precio":
            st.text_input("Notificar si el precio del producto es **mayor** por un porcentaje de")
    st.checkbox("Notificar via email",value=True)
    st.button("Guardar regla")