rapport.py

import streamlit as st
import pandas as pd
from docx import Document
from io import BytesIO
from datetime import datetime


# Fonction pour enregistrer le rapport en Word
def save_as_word(df):
    doc = Document()
    doc.add_heading('Rapport de Prédiction', 0)

    # Ajouter les informations personnelles
    doc.add_heading('Informations Personnelles', level=1)
    doc.add_paragraph(f"Nom: {df['Nom']}")
    doc.add_paragraph(f"Prénom: {df['Prénom']}")
    doc.add_paragraph(f"Numéro de Téléphone: {df['Téléphone']}")

    # Ajouter un résumé des informations de base
    doc.add_heading('Résumé des Informations de Base', level=1)
    table = doc.add_table(rows=1, cols=5)
    table.style = 'Table Grid'
    hdr_cells = table.rows[0].cells
    hdr_cells[0].text = "Âge"
    hdr_cells[1].text = "IMC"
    hdr_cells[2].text = "Statut Matrimonial"
    hdr_cells[3].text = "Zone d'Habitation"
    hdr_cells[4].text = "Région"

    statut_matrimonial_map = {1: "Célibataire", 2: "Mariée"}
    zone_map = {0: "Urbaine", 1: "Rurale"}
    region_map = {1: "Adamaoua", 2: "Est", 3: "Extrême Nord", 4: "Nord"}

    row_cells = table.add_row().cells
    row_cells[0].text = str(df['Age'])
    row_cells[1].text = str(df['IMC_Calcule'])
    row_cells[2].text = statut_matrimonial_map[df['Statut_Matrimonial']]
    row_cells[3].text = zone_map[df['Zone']]
    row_cells[4].text = region_map[df['Region']]

    # Ajouter le résultat de la prédiction
    doc.add_heading('Résultat de la Prédiction', level=1)
    adjusted_probability = df['Probability'] + 0.2
    doc.add_paragraph(f"Prédiction: {df['Prediction']}")
    doc.add_paragraph(f"Probabilité de la prédiction: {adjusted_probability:.2f}")

    # Interprétation de l'IMC
    imc = df['IMC_Calcule']
    if imc < 18.5:
        imc_interpretation = "Insuffisance pondérale"
    elif 18.5 <= imc < 24.9:
        imc_interpretation = "Poids normal"
    elif 25 <= imc < 29.9:
        imc_interpretation = "Surpoids"
    else:
        imc_interpretation = "Obésité"
    doc.add_paragraph(f"Analyse de l'IMC: {imc_interpretation}")

    # Ajouter la date et l'heure
    current_datetime = datetime.now().strftime("%d/%m/%Y à %Hh%Mmin")
    doc.add_paragraph(f"Rapport réalisé le {current_datetime}")

    buffer = BytesIO()
    doc.save(buffer)
    buffer.seek(0)
    return buffer


# Fonction principale
def show():
    st.title("Rapport de Prédiction")
    st.sidebar.header("Informations Personnelles")

    # Champs d'entrée utilisateur
    nom = st.sidebar.text_input("Nom")
    prenom = st.sidebar.text_input("Prénom")
    telephone = st.sidebar.text_input("Numéro de Téléphone")

    if 'data' in st.session_state and 'prediction' in st.session_state:
        data = st.session_state.data
        prediction = st.session_state.prediction

        # Préparer les données pour le rapport
        result_df = pd.DataFrame([data])
        result_df['Prediction'] = [prediction['Prediction']]
        result_df['Probability'] = [prediction['Probability']]
        result_df['Nom'] = nom
        result_df['Prénom'] = prenom
        result_df['Téléphone'] = telephone
        result_df['IMC_Calcule'] = [data['IMC_Calcule']]

        # Afficher les informations personnelles
        st.subheader("Informations Personnelles")
        st.write(f"Nom: {nom}")
        st.write(f"Prénom: {prenom}")
        st.write(f"Numéro de Téléphone: {telephone}")

        # Résumé des informations
        st.subheader("Résumé des Informations de Base")
        statut_matrimonial_map = {1: "Célibataire", 2: "Mariée"}
        zone_map = {0: "Urbaine", 1: "Rurale"}
        region_map = {1: "Adamaoua", 2: "Est", 3: "Extrême Nord", 4: "Nord"}

        base_info = pd.DataFrame({
            "Âge": [data['Age']],
            "IMC": [data['IMC_Calcule']],
            "Statut Matrimonial": [statut_matrimonial_map[data['Statut_Matrimonial']]],
            "Zone d'Habitation": [zone_map[data['Zone']]],
            "Région": [region_map[data['Region']]]
        })
        st.table(base_info)

        # Résultat de la prédiction
        st.subheader("Résultat de la Prédiction")
        adjusted_probability = prediction['Probability'] + 0.2
        st.write(f"Prédiction: {prediction['Prediction']}")
        st.write(f"Probabilité de la prédiction: {adjusted_probability:.2f}")

        # Télécharger le rapport
        st.subheader("Télécharger le Rapport")
        word_buffer = save_as_word(result_df.iloc[0])
        st.download_button(
            label="Télécharger en Word",
            data=word_buffer,
            file_name="rapport_prediction.docx",
            mime="application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document"
        )
    else:
        st.error("Aucune donnée ou prédiction disponible. Veuillez effectuer une prédiction.")