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import streamlit as st
import pandas as pd
from datetime import datetime
import pytz
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from pandas.plotting import table
import altair as alt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from datetime import datetime
import numpy as np
def hora_para_float(hora_str):
if isinstance(hora_str, str): # Verifica se o valor é string
h, m = map(int, hora_str.split(':'))
return h + m / 60.0 # Converte minutos para fração de hora
return hora_str # Se já for número, retorna como está
# Título da Aplicação
st.title('Acompanhamento Operação Noturno')
#st.markdown('ATUALIZAÇÕES AS: **21:15** / 22:15 / 23:15 / 00:15 / 01:15 / 02:15 / 03:15 / 04:15')
# Criação das abas
tab5, tab1, tab2, tab3, tab4, tab6 = st.tabs(['Apanhas',"Abastecimento", "Volumoso", "Varejo", "Confinado", 'Conexões'])
with tab1:
st.header("Abastecimentos")
#Upload do arquivo de abastecimento
df_abastecimento = pd.read_excel('abastecimento-por-oc.xls', header=2)
df_abastecimento = df_abastecimento[['CODPROD', 'DESCDESTINO', 'AREA DE SEPA ENDEREçO DESTINO']]
df_abastecimento = df_abastecimento.drop_duplicates(subset=['CODPROD', 'DESCDESTINO'])
df_abastecimento.sort_values(by='DESCDESTINO', inplace=True)
@st.cache_data
def validar_e_substituir(valor):
if valor in ['SEP VAREJO 01 - (PICKING)', 'SEP CONFINADO', 'SEP VAREJO CONEXOES']:
return valor
else:
return 'SEP VOLUMOSO'
df_abastecimento['AREA DE SEPA ENDEREçO DESTINO'] = df_abastecimento['AREA DE SEPA ENDEREçO DESTINO'].apply(validar_e_substituir)
df_abastecimento.rename(columns={"AREA DE SEPA ENDEREçO DESTINO" : "Area", 'CODPROD' : 'Qtd Códigos'}, inplace=True)
st.subheader('Abastecimentos por Área')
abastecimento_area = df_abastecimento.groupby('Area')['Qtd Códigos'].count().reset_index()
total = abastecimento_area['Qtd Códigos'].sum()
total_row = pd.DataFrame({'Area': ['Total'], 'Qtd Códigos': [total]})
abastecimento_area = pd.concat([abastecimento_area, total_row], ignore_index=True)
abastecimento_area = abastecimento_area.set_index('Area')
st.dataframe(abastecimento_area)
st.title("Desempenho dos Operadores")
# Carga e Processamento dos Dados de Desempenho dos Operadores
df_desempenho = pd.read_excel('Gestao_Produtividade_detalhada_WMS_2.xlsx', header=2)
df = df_desempenho
# Definindo fuso
fuso_horario = 'America/Sao_Paulo'
@st.cache_data
def data():
data_atual = datetime.now(pytz.timezone(fuso_horario)).strftime('%d-%m-%Y')
hora_atual = datetime.now(pytz.timezone(fuso_horario)).strftime('%H:%M')
return data_atual, hora_atual
data_atual, hora_atual = data()
df_desempenho['Dt./Hora Inicial'] = pd.to_datetime(df_desempenho['Dt./Hora Inicial'], format='%d/%m/%Y %H:%M:%S')
df_desempenho['Hora'] = df_desempenho['Dt./Hora Inicial'].dt.hour
df_desempenho['Hora'] = pd.to_datetime(df_desempenho['Hora'], format='%H').dt.time
tipo = ['PREVENTIVO', 'CORRETIVO', 'TRANSFERÊNCIA']
empilhadores = ['JOSIMAR.DUTRA', 'CROI.MOURA', 'LUIZ.BRAZ', 'ERICK.REIS','IGOR.VIANA', 'CLAUDIO.MARINS', 'THIAGO.SOARES', 'LUCAS.FARIAS', 'FABRICIO.SILVA']
df_desempenho = df_desempenho[df_desempenho['Tipo '].isin(tipo)]
df_desempenho = df_desempenho[df_desempenho['Usuário'].isin(empilhadores)]
corretivo_preventivo = df_desempenho[df_desempenho['Tipo '].isin(['CORRETIVO', 'PREVENTIVO'])]
contagem_tipos = corretivo_preventivo.groupby('Usuário')['Tipo '].count().sort_values(ascending=False)
contagem_tipos = df_desempenho.groupby(['Usuário', 'Tipo ']).size().unstack(fill_value=0)
contagem_tipos['Total'] = contagem_tipos.sum(axis=1)
contagem_tipos.loc['Total'] = contagem_tipos.sum()
st.header('Abastecimentos por Empilhador')
st.dataframe(contagem_tipos)
cores = sns.color_palette('afmhot', len(contagem_tipos.columns[:-1]))
tipos = contagem_tipos.columns[:-1]
# fig, ax = plt.subplots()
# index = range(len(contagem_tipos.index)-1)
# bar_width = 0.2
# for i, (tipo, cor) in enumerate(zip(tipos, cores)):
# ax.bar([x + i * bar_width for x in index], contagem_tipos.iloc[:-1][tipo], width=bar_width, label=tipo, color=cor)
# ax.set_xlabel('Empilhador')
# ax.set_ylabel('Quantidade')
# ax.set_title('Abastecimentos por Empilhador')
# ax.set_xticks(index)
# ax.set_xticklabels(contagem_tipos.index[:-1], rotation=90)
# ax.legend()
# Agrupando por 'Usuário' e 'Tipo', e criando a tabela de contagem
contagem_tipos = df_desempenho.groupby(['Usuário', 'Tipo ']).size().unstack(fill_value=0)
# Transformando os dados para formato long (necessário para Altair)
df_long = contagem_tipos.reset_index().melt(id_vars='Usuário', var_name='Tipo', value_name='Quantidade')
# Criando o gráfico de barras com Altair
bar_chart = alt.Chart(df_long).mark_bar().encode(
x=alt.X('Usuário:N', title='Empilhador'),
y=alt.Y('Quantidade:Q', title='Quantidade'),
color=alt.Color('Tipo:N'), # O Altair define automaticamente as cores
).properties(
title='Abastecimentos por Empilhador'
).configure_axis(
labelAngle=90 # Rotaciona os labels do eixo X
)
# Exibindo no Streamlit o gráfico sem a linha 'Total'
st.altair_chart(bar_chart, use_container_width=True)
# Exibindo a tabela completa, incluindo a linha 'Total'
# st.write("Tabela de contagem com Totais:")
tarefas_por_hora = df_desempenho.groupby(['Usuário', 'Hora']).size().reset_index(name='Qtde Tarefas')
tarefas_por_hora['Hora'] = tarefas_por_hora['Hora'].apply(lambda x: x.strftime('%H:%M'))
tarefas_por_hora = tarefas_por_hora.sort_values(by=['Usuário', 'Hora'])
tarefas_por_hora['Ordenacao'] = tarefas_por_hora['Hora'].apply(lambda x: (pd.to_datetime(str(x), format='%H:%M') + pd.DateOffset(hours=5)).time())
tarefas_por_hora = tarefas_por_hora.sort_values(by=['Usuário', 'Ordenacao'])
tarefas_por_hora = tarefas_por_hora.drop('Ordenacao', axis=1)
tarefas_pivot = tarefas_por_hora.pivot_table(index='Usuário', columns='Hora', values='Qtde Tarefas', fill_value=0)
tarefas_pivot = tarefas_pivot.reindex(columns=sorted(tarefas_pivot.columns, key=lambda x: (pd.to_datetime(str(x), format='%H:%M') + pd.DateOffset(hours=5)).time()))
sum_values = tarefas_pivot.sum()
tarefas_pivot.loc['Total P/ Hora'] = sum_values
tarefas_pivot['Total'] = tarefas_pivot.sum(axis=1)
tarefas_pivot['Total'] = tarefas_pivot['Total'].astype(int)
st.subheader('Tarefas por Hora')
st.write(tarefas_pivot)
tarefas_pivot = tarefas_pivot.drop(columns='Total')
total_hora_data = tarefas_pivot.loc['Total P/ Hora']
st.subheader('Evolução p/ Hora')
plt.figure(figsize=(13, 7), dpi=800 )
plt.plot(total_hora_data.index, total_hora_data.values, marker='o', linestyle='-', color='black', label='Total de Tarefas')
for i, (hora, total) in enumerate(total_hora_data.items()):
plt.annotate(f'{int(total)}', (hora, total), textcoords="offset points", xytext=(0, 10), ha='center')
plt.title('Total de Tarefas por Hora')
plt.xlabel('Hora')
plt.ylabel('Quantidade Total de Tarefas')
plt.xticks(rotation=45)
plt.legend(loc='upper left')
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
st.pyplot(plt)
with tab2:
# Título da Aplicação
st.subheader('Quantidade de Pedidos Pendentes por Rua')
expedicao = pd.read_excel('Expedicao_de_Mercadorias.xls', header=2)
colunas = ['Nro. Nota', 'Conferente', 'Enviado p/ Doca', 'Descrição (Área de Conferência)', 'Nro. Sep.', 'Nro. Único',
'Descrição (Doca do WMS)', 'Cód. Doca', 'Peso Bruto', 'M3 Bruto', 'Área', 'Cód. Emp OC', 'Cód. Área Sep', 'Triagem Realizada', 'Cod. Conferente' ]
expedicao.drop(columns=colunas, inplace=True)
expedicao = expedicao[expedicao['Situação'] == 'Enviado para separação']
expedicao['O.C'] = expedicao['O.C'].astype(int)
expedicao['O.C'] = expedicao['O.C'].astype(str)
status = expedicao.groupby('Descrição (Area de Separacao)').agg(Qtd_Ocs = ('O.C', 'count'), OC = ('O.C', 'min')).reset_index()
st.write(status)
#df = pd.read_excel('Gestao_Produtividade_detalhada_WMS_2.xlsx', header=2)
#Função para trazer data e hora atualizada
@st.cache_data
def data ():
data_atual = datetime.now(pytz.timezone(fuso_horario)).strftime('%d-%m-%Y')
hora_atual = datetime.now(pytz.timezone(fuso_horario)).strftime('%H:%M')
return data_atual, hora_atual
data, hora = data()
df['Dt./Hora Inicial'] = pd.to_datetime( df['Dt./Hora Inicial'], format='%d/%m/%Y %H:%M:%S')
df['Hora'] = df['Dt./Hora Inicial'].dt.hour
df['Hora'] = pd.to_datetime(df['Hora'], format='%H').dt.time
df_conf = df
df = df[df['Tipo '] == 'SEPARAÇÃO']
def validar_e_substituir(valor):
if valor == 'SEP VAREJO 01 - (PICKING)' or valor == 'SEP CONFINADO' or valor == 'SEP VAREJO CONEXOES' or valor == 'CONFERENCIA CONFINADO' or valor == 'CONFERENCIA VAREJO 1' or valor == 'CONF VOLUMOSO' or valor == 'SEP TUBOS' or valor == 'SEP FORA DE LINHA RUA 36':
return valor
else:
return 'SEP VOLUMOSO'
df['Area Separação'] = df['Area Separação'].apply(validar_e_substituir)
st.subheader('Produtividade Separação')
#Filtrando apenas por Separação do varejo
area_var = ['SEP VOLUMOSO']
volumoso = df[df['Area Separação'].isin(area_var)]
#Produtividade Varejo. Ordenado por apanhas
prod_volumoso = volumoso[['Usuário','Qtde Tarefas']].groupby('Usuário').agg(Apanhas=('Qtde Tarefas', 'count'), Pedidos=('Qtde Tarefas', 'nunique'))
prod_volumoso = prod_volumoso.sort_values(by=('Apanhas'), ascending=False)
data_atual = pd.DataFrame({"Apanhas": data, 'Pedidos': hora},index=['Data'], columns=prod_volumoso.columns)
#Somando o total de apanhas e pedidos
total = pd.DataFrame({'Apanhas': prod_volumoso['Apanhas'].sum(), 'Pedidos': prod_volumoso['Pedidos'].sum()}, index=['Apanhas Feitas'])
data_atual = pd.DataFrame({"Apanhas": data, 'Pedidos': hora },index=['Data'], columns=prod_volumoso.columns)
#prod_varejo = pd.merge(prod_varejo, on='Usuário', how='left')
prod_volumoso.fillna(0, inplace=True)
# Concatenar as linhas ao DataFrame original
prod_volumoso = pd.concat([prod_volumoso, total, data_atual])
#prod_varejo.fillna('', inplace=True)
#Tabela para impressão/visualização
prod_volumoso['Usuário'] = prod_volumoso.index
prod_volumoso.drop(columns="Usuário", inplace=True)
prod_volumoso.index.name = "Usuário"
st.write(prod_volumoso, width=1000, height=500)
# Função para ajustar os horários para ordenação correta
def ajustar_horario(horario):
hora = pd.to_datetime(horario, format='%H:%M').time()
if hora >= pd.to_datetime('19:00', format='%H:%M').time():
return pd.to_datetime(horario, format='%H:%M') - pd.DateOffset(hours=24)
else:
return pd.to_datetime(horario, format='%H:%M')
# Calculando as tarefas por hora como você já fez
tarefas_por_hora = volumoso.groupby(['Usuário', 'Hora']).size().reset_index(name='Qtde Tarefas')
tarefas_por_hora['Hora'] = tarefas_por_hora['Hora'].apply(lambda x: x.strftime('%H:%M'))
tarefas_por_hora = tarefas_por_hora.sort_values(by=['Usuário', 'Hora'])
# Criar coluna de ordenação temporária
tarefas_por_hora['Ordenacao'] = tarefas_por_hora['Hora'].apply(ajustar_horario)
# Ordenar o DataFrame usando a coluna de ordenação
tarefas_por_hora = tarefas_por_hora.sort_values(by=['Usuário', 'Ordenacao']).drop('Ordenacao', axis=1)
# Pivotando os dados
tarefas_pivot = tarefas_por_hora.pivot_table(index='Usuário', columns='Hora', values='Qtde Tarefas', fill_value=0)
# Ordenando as colunas corretamente
tarefas_pivot = tarefas_pivot.reindex(columns=sorted(tarefas_pivot.columns, key=ajustar_horario))
# Calculando o total por hora e adicionando uma linha de total
sum_values = tarefas_pivot.sum()
tarefas_pivot.loc['Total P/ Hora'] = sum_values
# Convertendo os valores para inteiros
tarefas_pivot = tarefas_pivot.astype(int)
# Definindo funções para aplicar cores com base em condições
def apply_color(val):
color = '#038a09' if val > 40 else '#ff5733'
return f'background-color: {color}; color: white'
def apply_color2(valor):
color = 'green' if valor > 750 else 'red'
return f'background-color: {color}; color: white'
# Adicionando a coluna de total
tarefas_pivot['Total'] = tarefas_pivot.sum(axis=1)
# Aplicando estilo de cor à tabela dinâmica
tarefas_pivot_styled = tarefas_pivot.style.applymap(apply_color)
# Exibindo a tabela estilizada no Streamlit
st.write("Tarefas por Hora:")
st.dataframe(tarefas_pivot_styled)
tarefas_por_hora = volumoso.groupby(['Usuário', 'Hora']).size().reset_index(name='Qtde Tarefas')
tarefas_por_hora['Hora'] = tarefas_por_hora['Hora'].apply(lambda x: x.strftime('%H:%M'))
tarefas_por_hora = tarefas_por_hora.sort_values(by=['Usuário', 'Hora'])
tarefas_por_hora['Ordenacao'] = tarefas_por_hora['Hora'].apply(lambda x: (pd.to_datetime(str(x), format='%H:%M') + pd.DateOffset(hours=5)).time())
tarefas_por_hora = tarefas_por_hora.sort_values(by=['Usuário', 'Ordenacao'])
tarefas_por_hora = tarefas_por_hora.drop('Ordenacao', axis=1)
tarefas_pivot = tarefas_por_hora.pivot_table(index='Usuário', columns='Hora', values='Qtde Tarefas', fill_value=0)
tarefas_pivot = tarefas_pivot.reindex(columns=sorted(tarefas_pivot.columns, key=lambda x: (pd.to_datetime(str(x), format='%H:%M') + pd.DateOffset(hours=5)).time()))
sum_values = tarefas_pivot.sum()
tarefas_pivot.loc['Total P/ Hora'] = sum_values
tarefas_pivot['Total'] = tarefas_pivot.sum(axis=1)
tarefas_pivot['Total'] = tarefas_pivot['Total'].astype(int)
st.subheader('Tarefas por Hora')
st.write(tarefas_pivot)
tarefas_pivot = tarefas_pivot.drop(columns='Total')
total_hora_data = tarefas_pivot.loc['Total P/ Hora']
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(total_hora_data.index, total_hora_data.values, marker='o', linestyle='-', color='black', label='Total de Tarefas')
for i, (hora, total) in enumerate(total_hora_data.items()):
plt.annotate(f'{int(total)}', (hora, total), textcoords="offset points", xytext=(0, 10), ha='center')
plt.title('Total de Tarefas por Hora')
plt.xlabel('Hora')
plt.ylabel('Quantidade Total de Tarefas')
plt.xticks(rotation=45)
plt.legend(loc='upper left')
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
st.pyplot(plt)
with tab3:
st.subheader("Acompanhamento Separação Varejo")
pedidos = pd.read_excel('Expedicao_de_Mercadorias_Varejo.xls', header=2)
area_varejo = ['SEP VAREJO 01 - (PICKING)']
situacao = ['Enviado para separação', 'Em processo separação','Aguardando conferência', 'Em processo conferência', 'Aguardando conferência volumes']
pedidos.drop(columns=colunas)
status_var = pedidos[pedidos['Descrição (Area de Separacao)'].isin(area_varejo)]
status_var = status_var[status_var['Situação'].isin(situacao)]
status_var['O.C'] = status_var['O.C'].astype(int)
status_var['O.C'] = status_var['O.C'].astype(str)
status_varejo = status_var.groupby('Situação').agg(Qtd_Pedidos = ('O.C', 'count'), OC = ('O.C', 'min'))
st.write(status_varejo)
st.header("Produtividade Separação")
#Filtrando apenas por Separação do varejo
varejo = df[df['Area Separação'].isin(area_varejo)]
#Produtividade Varejo. Ordenado por apanhas
prod_varejo = varejo[['Usuário','Qtde Tarefas']].groupby('Usuário').agg(Apanhas=('Qtde Tarefas', 'count'), Pedidos=('Qtde Tarefas', 'nunique'))
prod_varejo = prod_varejo.sort_values(by=('Apanhas'), ascending=False)
data_atual = pd.DataFrame({"Apanhas": data, 'Pedidos': hora},index=['Data'], columns=prod_varejo.columns)
#Somando o total de apanhas e pedidos
total = pd.DataFrame({'Apanhas': prod_varejo['Apanhas'].sum(), 'Pedidos': prod_varejo['Pedidos'].sum()}, index=['Total'])
data_atual = pd.DataFrame({"Apanhas": data, 'Pedidos': hora },index=['Data'], columns=prod_varejo.columns)
prod_varejo.fillna(0, inplace=True)
# Concatenar as linhas ao DataFrame original
prod_varejo = pd.concat([prod_varejo, total, data_atual])
prod_varejo.fillna('', inplace=True)
#Tabela para impressão/visualização
prod_varejo['Usuário'] = prod_varejo.index
prod_varejo.drop(columns="Usuário", inplace=True)
prod_varejo.index.name = "Usuário"
st.write(prod_varejo)
## TAREFAS POR HORA
st.subheader('Tarefas por Hora:')
tarefas_por_hora_var = varejo.groupby(['Usuário', 'Hora']).size().reset_index(name='Qtde Tarefas')
tarefas_por_hora_var['Hora'] = tarefas_por_hora_var['Hora'].apply(lambda x: x.strftime('%H:%M'))
tarefas_por_hora_var = tarefas_por_hora_var.sort_values(by=['Usuário', 'Hora'])
tarefas_por_hora_var['Ordenacao'] = tarefas_por_hora_var['Hora'].apply(lambda x: (pd.to_datetime(str(x), format='%H:%M') + pd.DateOffset(hours=5)).time())
tarefas_por_hora_var = tarefas_por_hora_var.sort_values(by=['Usuário', 'Ordenacao'])
# Remover a coluna de ordenação temporária
tarefas_por_hora_var = tarefas_por_hora_var.drop('Ordenacao', axis=1)
tarefas_pivot_var = tarefas_por_hora_var.pivot_table(index='Usuário', columns='Hora', values='Qtde Tarefas', fill_value=0)
# Ordenar o DataFrame pelas horas
tarefas_pivot_var = tarefas_pivot_var.reindex(columns=sorted(tarefas_pivot_var.columns, key=lambda x: (pd.to_datetime(str(x), format='%H:%M') + pd.DateOffset(hours=5)).time()))
# Calculando a média de cada coluna de horas
#mean_values = tarefas_pivot.mean()
#mean_values = mean_values.round(0).astype(int)
# Adicionando as médias como uma nova linha ao DataFrame tarefas_pivot
#tarefas_pivot.loc['Média Hora'] = mean_values
#mean_total = mean_values.mean().mean()
sum_values = tarefas_pivot_var.sum()
#sum_values = tarefas_pivot.drop('Média Hora').sum()
tarefas_pivot_var.loc['Total P/ Hora'] = sum_values
tarefas_pivot_var = tarefas_pivot_var.fillna(0)
tarefas_pivot_var = tarefas_pivot_var.astype(int)
# Definir uma função para aplicar as cores com base nas condições
def apply_color(val):
color = '#038a09' if val > 76 else '#ff5733'
return f'background-color: {color}; color: white'
tarefas_pivot_var['Total'] = tarefas_pivot_var.sum(axis=1)
#tarefas_pivot['Total'] = tarefas_pivot['Total'].drop('Média Hora')
#tarefas_pivot['Total'].fillna(mean_total, inplace=True)
tarefas_pivot_var['Total'] = tarefas_pivot_var['Total'].astype(int)
# Aplicar a função de cor à tabela dinâmica
tarefas_pivot_styled_var = tarefas_pivot_var.style.applymap(apply_color)
# Exibir a tabela dinâmica com estilos de cor
st.write(tarefas_pivot_styled_var)
st.subheader('Tarefas por Hora')
#st.write(tarefas_pivot)
tarefas_pivot_var = tarefas_pivot_var.drop(columns='Total')
total_hora_data = tarefas_pivot_var.loc['Total P/ Hora']
df_total = total_hora_data.reset_index()
df_total.columns = ['Hora', 'Total']
# plt.figure(figsize=(12, 6))
# plt.plot(total_hora_data.index, total_hora_data.values, marker='o', linestyle='-', color='black', label='Total de Tarefas')
# for i, (hora, total) in enumerate(total_hora_data.items()):
# plt.annotate((total), (hora, total), textcoords="offset points", xytext=(0, 10), ha='center')
# plt.title('Total de Tarefas por Hora')
# plt.xlabel('Hora')
# plt.ylabel('Quantidade Total de Tarefas')
# plt.xticks(rotation=45)
# plt.legend(loc='upper left')
# plt.grid(True)
# plt.tight_layout()
#st.pyplot(plt)
# df_total['Hora_float'] = pd.to_datetime(df_total['Hora'], format='%H:%M').dt.hour + pd.to_datetime(df_total['Hora'], format='%H:%M').dt.minute / 60
# X = df_total['Hora_float'].values.reshape(-1, 1)
# y = df_total['Total'].values
# model = LinearRegression()
# model.fit(X, y)
# # Previsão para a próxima hora
# ultima_hora = df_total['Hora'].iloc[-1] # Pegando a última hora da lista
# proxima_hora_float = hora_para_float(ultima_hora) + 1 # Adiciona 1 hora
# proxima_tarefa_prevista = model.predict([[proxima_hora_float]])
# # Exibir a previsão
# # Plotar os dados históricos e a projeção
# plt.figure(figsize=(12, 6))
# plt.plot(total_hora_data.index, total_hora_data.values, marker='o', linestyle='-', color='black', label='Total de Tarefas')
# for i, (hora, total) in enumerate(total_hora_data.items()):
# plt.annotate((total), (hora, total), textcoords="offset points", xytext=(0, 10), ha='center')
# meta_valores = []
# for hora in total_hora_data.index:
# if hora in ['19:00', '00:00', '01:00']:
# meta_valores.append(675) # Exemplo de meta nesses horários
# else:
# meta_valores.append(1350) # Exemplo de meta para os outros horários
# # Traçar a linha de meta
# plt.plot(total_hora_data.index, meta_valores, linestyle='--', color='red', label='Meta')
# plt.plot([ultima_hora, f'{int(proxima_hora_float)}:00'], [df_total['Total'].iloc[-1], proxima_tarefa_prevista[0]],
# label='Projeção', linestyle='--', marker='x', color='red')
# plt.xlabel('Hora')
# plt.ylabel('Tarefas')
# plt.title('Projeção de Tarefas para a Próxima Hora')
# plt.xticks(rotation=45)
# plt.legend()
# plt.grid(True)
# plt.show()
# st.pyplot(plt)
df_total = total_hora_data.reset_index()
df_total.columns = ['Hora', 'Total']
# Converter Hora para valores numéricos para fazer a projeção
df_total['Hora_float'] = pd.to_datetime(df_total['Hora'], format='%H:%M').dt.hour + pd.to_datetime(df_total['Hora'], format='%H:%M').dt.minute / 60
# Criar modelo de regressão linear
X = df_total['Hora_float'].values.reshape(-1, 1)
y = df_total['Total'].values
#Treinamento do modelo
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# Previsão para a próxima hora
ultima_hora = df_total['Hora_float'].iloc[-1]
proxima_hora_float = ultima_hora + 1 # Adiciona 1 hora
proxima_tarefa_prevista = model.predict([[proxima_hora_float]])
# Adicionar a projeção ao DataFrame
df_projecao = pd.DataFrame({
'Hora': [f'{int(proxima_hora_float)}:00'],
'Total': [proxima_tarefa_prevista[0]],
'Projecao': ['Sim'] # Indicando que esse valor é projetado
})
# Combinar o DataFrame original com a projeção
df_total['Projecao'] = 'Não' # Indicando dados reais
df_full = pd.concat([df_total, df_projecao], ignore_index=True)
# Criar o gráfico usando Matplotlib
plt.figure(figsize=(10, 6))
# Gráfico das tarefas reais
plt.plot(df_total['Hora'], df_total['Total'], label='Tarefas Reais', color='black', marker='o')
# Adicionar a projeção
plt.plot(df_projecao['Hora'], df_projecao['Total'], label='Projeção', color='red', linestyle='--', marker='o')
meta_valores = []
for hora in total_hora_data.index:
if hora in ['19:00', '00:00', '01:00']:
meta_valores.append(621) # Exemplo de meta nesses horários
else:
meta_valores.append(1242) # Exemplo de meta para os outros horários
# Traçar a linha de meta
plt.plot(total_hora_data.index, meta_valores, linestyle='--', color='blue', label='Meta')
# Adicionar rótulos para os dados reais
for i, txt in enumerate(df_total['Total']):
plt.text(df_total['Hora'].iloc[i], df_total['Total'].iloc[i] + 0.2, f'{txt:.2f}', color='black')
plt.plot([df_total['Hora'].iloc[-1], f'{int(proxima_hora_float)}:00'],
[df_total['Total'].iloc[-1], proxima_tarefa_prevista[0]],
label='Projeção', linestyle='--', marker='x', color='red')
# Adicionar rótulos para a projeção
plt.text(df_projecao['Hora'].iloc[0], df_projecao['Total'].iloc[0] + 0.2, f'{df_projecao["Total"].iloc[0]:.2f}', color='red')
# Configurar os rótulos e título do gráfico
plt.xlabel('Hora')
plt.ylabel('Total de Tarefas')
plt.title('Projeção de Tarefas por Hora')
plt.legend(['Total de Tarefas', 'Total Projetado', 'Meta'])
plt.grid(True)
# Exibir o gráfico
st.pyplot(plt)
# Configurando layout do gráfico
df_conf = pd.read_excel('Gestao_Produtividade_detalhada_WMS_2.xlsx', header=2)
#Função para trazer data e hora atualizada
@st.cache_data
def data ():
data_atual = datetime.now(pytz.timezone(fuso_horario)).strftime('%d-%m-%Y')
hora_atual = datetime.now(pytz.timezone(fuso_horario)).strftime('%H:%M')
return data_atual, hora_atual
data, hora = data()
df_conf['Dt./Hora Inicial'] = pd.to_datetime( df_conf['Dt./Hora Inicial'], format='%d/%m/%Y %H:%M:%S')
df_conf['Hora'] = df_conf['Dt./Hora Inicial'].dt.hour
df_conf['Hora'] = pd.to_datetime(df_conf['Hora'], format='%H').dt.time
#st.pyplot(fig)
st.header('Produtividade Conferência')
area_conf = ['CONFERENCIA VAREJO 1']
conferencia = df_conf[df_conf['Area Separação'].isin(area_conf)]
prod_conferencia = conferencia[['Usuário','Qtde Tarefas']].groupby('Usuário').agg(Apanhas=('Qtde Tarefas', 'count'), Pedidos=('Qtde Tarefas', 'nunique'))
prod_conferencia = prod_conferencia.sort_values(by=('Apanhas'), ascending=False)
data_atual = pd.DataFrame({"Apanhas": data, 'Pedidos': hora},index=['Data'], columns=prod_conferencia.columns)
#Somando o total de apanhas e pedidos
total = pd.DataFrame({'Apanhas': prod_conferencia['Apanhas'].sum(), 'Pedidos': prod_conferencia['Pedidos'].sum()}, index=['Total'])
# Concatenar as linhas ao DataFrame original
prod_conferencia = pd.concat([prod_conferencia, total, data_atual])
prod_conferencia['Usuário'] = prod_conferencia.index
prod_conferencia.drop(columns="Usuário", inplace=True)
prod_conferencia.index.name = "Usuário"
st.write(prod_conferencia)
## TAREFAS POR HORA
st.subheader('Tarefas por Hora:')
tarefas_por_hora = conferencia.groupby(['Usuário', 'Hora']).size().reset_index(name='Qtde Tarefas')
tarefas_por_hora['Hora'] = tarefas_por_hora['Hora'].apply(lambda x: x.strftime('%H:%M'))
tarefas_por_hora = tarefas_por_hora.sort_values(by=['Usuário', 'Hora'])
tarefas_por_hora['Ordenacao'] = tarefas_por_hora['Hora'].apply(lambda x: (pd.to_datetime(str(x), format='%H:%M') + pd.DateOffset(hours=5)).time())
tarefas_por_hora = tarefas_por_hora.sort_values(by=['Usuário', 'Ordenacao'])
# Remover a coluna de ordenação temporária
tarefas_por_hora = tarefas_por_hora.drop('Ordenacao', axis=1)
tarefas_pivot = tarefas_por_hora.pivot_table(index='Usuário', columns='Hora', values='Qtde Tarefas', fill_value=0)
# Ordenar o DataFrame pelas horas
tarefas_pivot = tarefas_pivot.reindex(columns=sorted(tarefas_pivot.columns, key=lambda x: (pd.to_datetime(str(x), format='%H:%M') + pd.DateOffset(hours=5)).time()))
# Calculando a média de cada coluna de horas
mean_values = tarefas_pivot.mean()
mean_values = mean_values.round(0).astype(int)
# Adicionando as médias como uma nova linha ao DataFrame tarefas_pivot
# tarefas_pivot.loc['Média Hora'] = mean_values
# mean_total = mean_values.mean().mean()
sum_values = tarefas_pivot.sum()
# sum_values = tarefas_pivot.drop('Média Hora').sum()
tarefas_pivot.loc['Total P/ Hora'] = sum_values
tarefas_pivot = tarefas_pivot.astype(int)
# Definir uma função para aplicar as cores com base nas condições
def apply_color(val):
color = '#038a09' if val > 80 else '#ff5733'
return f'background-color: {color}; color: white'
tarefas_pivot['Total'] = tarefas_pivot.sum(axis=1)
# tarefas_pivot['Total'] = tarefas_pivot['Total'].drop('Média Hora')
# tarefas_pivot['Total'].fillna(mean_total, inplace=True)
tarefas_pivot['Total'] = tarefas_pivot['Total'].astype(int)
# Aplicar a função de cor à tabela dinâmica
tarefas_pivot_styled = tarefas_pivot.style.applymap(apply_color)
# Exibir a tabela dinâmica com estilos de cor
st.write(tarefas_pivot_styled)
tarefas_pivot = tarefas_pivot.drop(columns='Total')
total_hora_data = tarefas_pivot.loc['Total P/ Hora']
df_total = total_hora_data.reset_index()
df_total.columns = ['Hora', 'Total']
# Criar o DataFrame para a linha de meta
meta_hora_filtrado = df_total[df_total['Hora'].isin(['20:00','21:00','22:00','23:00','00:00','01:00','02:00','03:00','04:00','05:00'])].copy()
meta_valores = []
for hora in meta_hora_filtrado['Hora']:
if hora in ['20:00', '00:00', '01:00']:
meta_valores.append(750) # Meta para horários específicos
else:
meta_valores.append(1500) # Meta para os outros horários
# Adicionar a coluna de meta no DataFrame
meta_hora_filtrado['Meta'] = meta_valores
# === Cálculo da Projeção para a Próxima Hora ===
# Converter Hora para valores numéricos para prever a próxima hora
df_total['Hora_float'] = pd.to_datetime(df_total['Hora'], format='%H:%M').dt.hour + pd.to_datetime(df_total['Hora'], format='%H:%M').dt.minute / 60
# Criar modelo de regressão linear
X = df_total['Hora_float'].values.reshape(-1, 1)
y = df_total['Total'].values
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# Previsão para a próxima hora
ultima_hora = df_total['Hora_float'].iloc[-1]
proxima_hora_float = ultima_hora + 1 # Adiciona 1 hora
proxima_tarefa_prevista = model.predict([[proxima_hora_float]])
# Adicionar a projeção ao DataFrame
df_projecao = pd.DataFrame({
'Hora': [f'{int(proxima_hora_float)}:00'],
'Total': [proxima_tarefa_prevista[0]],
'Projecao': ['Sim'] # Indicando que esse valor é projetado
})
# Combinar o DataFrame original com a projeção
df_total['Projecao'] = 'Não' # Indicando dados reais
df_full = pd.concat([df_total, df_projecao], ignore_index=True)
# Gráfico principal: Total de tarefas por hora
grafico_total = alt.Chart(df_full).mark_line(point=True).encode(
x=alt.X('Hora:N', sort=None, title='Hora'),
y=alt.Y('Total:Q', title='Total de Tarefas'),
color=alt.Color('Projecao:N', legend=None, scale=alt.Scale(domain=['Não', 'Sim'], range=['black', 'red'])), # Diferença visual entre real e projetado
tooltip=['Hora', 'Total']
).properties(
title='Total de Apanhas por Hora',
width=600,
height=400
)
linha_pontilhada = alt.Chart(df_full[df_full['Projecao'] == 'Sim']).mark_line(
point=True,
strokeDash=[5, 5], # Define a linha como pontilhada
color='red'
).encode(
x=alt.X('Hora:N', sort=None),
y=alt.Y('Total:Q'),
tooltip=['Hora', 'Total']
)
# Rótulos dos dados no gráfico de total de tarefas
rotulos_total = alt.Chart(df_full).mark_text(align='left', dx=5, dy=-5, color='black').encode(
x=alt.X('Hora:N', sort=None),
y=alt.Y('Total:Q'),
text=alt.Text('Total:Q')
)
# Gráfico da meta
grafico_meta = alt.Chart(meta_hora_filtrado).mark_line(strokeDash=[5, 5], color='blue').encode(
x=alt.X('Hora:N', sort=None, title='Hora'),
y=alt.Y('Meta:Q'),
tooltip=['Hora', 'Meta']
)
# Combinar ambos os gráficos (total de tarefas e meta), incluindo rótulos e projeção
grafico_final = (grafico_total + linha_pontilhada + rotulos_total + grafico_meta )
# Exibir no Streamlit
st.altair_chart(grafico_final, use_container_width=True)
# Converter horas para valores numéricos
df_total['Hora_float'] = df_total['Hora'].apply(hora_para_float)
# Criar o modelo de regressão linear
X = df_total['Hora_float'].values.reshape(-1, 1)
y = df_total['Total'].values
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# Previsão para a próxima hora
ultima_hora = df_total['Hora_float'].iloc[-1] # Pegando o valor numérico da última hora
proxima_hora_float = ultima_hora + 1 # Adiciona 1 hora
proxima_tarefa_prevista = model.predict([[proxima_hora_float]])
# Adicionar a previsão ao DataFrame
df_projecao = pd.DataFrame({
'Hora': [f'{int(proxima_hora_float)}:00'],
'Tarefas': [proxima_tarefa_prevista[0]],
'Tipo': ['Previsão']
})
df_total['Tipo'] = 'Real' # Marcando dados reais
df_full = pd.concat([df_total, df_projecao], ignore_index=True) # Unindo os dados reais com a projeção
# Criar o gráfico com Altair
chart = alt.Chart(df_full).mark_line().encode(
x='Hora',
y='Tarefas',
color='Tipo'
).properties(
title='Projeção de Tarefas para a Próxima Hora'
)
# Adicionar pontos aos dados
points = chart.mark_point().encode(
shape=alt.Shape('Tipo:N', legend=None)
)
# Adicionar rótulos de dados
labels = alt.Chart(df_full).mark_text(align='left', dx=5, dy=-5).encode(
x='Hora',
y='Tarefas',
text=alt.Text('Tarefas:Q', format='.2f'), # Formato de duas casas decimais para os rótulos
color=alt.Color('Tipo:N', legend=None)
)
# Exibir o gráfico com os rótulos
(points + labels + chart).interactive()
#ABA CONFINADO
with tab4:
area_confinado = ['SEP CONFINADO']
status_confinado = pedidos[pedidos['Descrição (Area de Separacao)'].isin(area_confinado)]
status_confinado = status_confinado[status_confinado['Situação'].isin(situacao)]
status_confinado.drop(columns=colunas, inplace=True)
status_confinado['O.C'] = status_confinado['O.C'].astype(int)
status_confinado['O.C'] = status_confinado['O.C'].astype(str)
status_confinado = status_confinado.groupby('Situação').agg(Qtd_Pedidos = ('O.C', 'count'), OC = ('O.C', 'min'))
st.write(status_confinado)
#Filtrando apenas por Confinado
confinado = df[df['Area Separação'] == 'SEP CONFINADO' ]
#Soma de apanhas e pedidos
prod_conf = confinado[['Usuário','Qtde Tarefas']].groupby('Usuário').agg(Apanhas=('Qtde Tarefas', 'count'), Pedidos=('Qtde Tarefas', 'nunique'))
#Ordernando por Apanhas.
prod_conf = prod_conf.sort_values(by='Apanhas', ascending=False)
data_confinado = pd.DataFrame({"Apanhas": data, 'Pedidos': hora},index=['Data'], columns=prod_conf.columns)
#Somando o total de apanhas e pedidos
total_confinado = pd.DataFrame({'Apanhas': prod_conf['Apanhas'].sum(), 'Pedidos': prod_conf['Pedidos'].sum()}, index=['Total'])
#Juntando os DF
prod_conf = pd.concat([prod_conf, total_confinado, data_confinado])
prod_conf.index.name = "Usuário"
st.write(prod_conf)
tarefas_por_hora = confinado.groupby(['Usuário', 'Hora']).size().reset_index(name='Qtde Tarefas')
tarefas_por_hora['Hora'] = tarefas_por_hora['Hora'].apply(lambda x: x.strftime('%H:%M'))
tarefas_por_hora = tarefas_por_hora.sort_values(by=['Usuário', 'Hora'])
tarefas_por_hora['Ordenacao'] = tarefas_por_hora['Hora'].apply(lambda x: (pd.to_datetime(str(x), format='%H:%M') + pd.DateOffset(hours=5)).time())
tarefas_por_hora = tarefas_por_hora.sort_values(by=['Usuário', 'Ordenacao'])
tarefas_por_hora = tarefas_por_hora.drop('Ordenacao', axis=1)
tarefas_pivot = tarefas_por_hora.pivot_table(index='Usuário', columns='Hora', values='Qtde Tarefas', fill_value=0)
tarefas_pivot = tarefas_pivot.reindex(columns=sorted(tarefas_pivot.columns, key=lambda x: (pd.to_datetime(str(x), format='%H:%M') + pd.DateOffset(hours=5)).time()))
sum_values = tarefas_pivot.sum()
tarefas_pivot.loc['Total P/ Hora'] = sum_values
tarefas_pivot['Total'] = tarefas_pivot.sum(axis=1)
tarefas_pivot['Total'] = tarefas_pivot['Total'].astype(int)
#st.subheader('Tarefas por Hora')
#st.write(tarefas_pivot)
tarefas_pivot = tarefas_pivot.drop(columns='Total')
total_hora_data = tarefas_pivot.loc['Total P/ Hora']
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(total_hora_data.index, total_hora_data.values, marker='o', linestyle='-', color='black', label='Total de Tarefas')
for i, (hora, total) in enumerate(total_hora_data.items()):
plt.annotate(f'{int(total)}', (hora, total), textcoords="offset points", xytext=(0, 10), ha='center')
plt.title('Total de Tarefas por Hora')
plt.xlabel('Hora')
plt.ylabel('Quantidade Total de Tarefas')
plt.xticks(rotation=45)
plt.legend(loc='upper left')
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
st.pyplot(plt)
with tab6:
area_conexoes = ['SEP VAREJO CONEXOES']
status_conexoes = pedidos[pedidos['Descrição (Area de Separacao)'].isin(area_conexoes)]
status_conexoes = status_conexoes[status_conexoes['Situação'].isin(situacao)]
status_conexoes.drop(columns=colunas, inplace=True)
status_conexoes['O.C'] = status_conexoes['O.C'].astype(int)
status_conexoes['O.C'] = status_conexoes['O.C'].astype(str)
status_conexoes = status_conexoes.groupby('Situação').agg(Qtd_Pedidos = ('O.C', 'count'), OC = ('O.C', 'min'))
st.write(status_conexoes)
#Filtrando apenas por Confinado
conexoes = df[df['Area Separação'] == 'SEP VAREJO CONEXOES' ]
#Soma de apanhas e pedidos
prod_conexoes = conexoes[['Usuário','Qtde Tarefas']].groupby('Usuário').agg(Apanhas=('Qtde Tarefas', 'count'), Pedidos=('Qtde Tarefas', 'nunique'))
#Ordernando por Apanhas.
prod_conexoes = prod_conexoes.sort_values(by='Apanhas', ascending=False)
data_conexoes = pd.DataFrame({"Apanhas": data, 'Pedidos': hora},index=['Data'], columns=prod_conexoes.columns)
#Somando o total de apanhas e pedidos
total_conexoes = pd.DataFrame({'Apanhas': prod_conexoes['Apanhas'].sum(), 'Pedidos': prod_conexoes['Pedidos'].sum()}, index=['Total'])
#Juntando os DF
prod_conexoes = pd.concat([prod_conexoes, total_conexoes, data_conexoes])
prod_conexoes.index.name = "Usuário"
st.write(prod_conexoes)
tarefas_por_hora = conexoes.groupby(['Usuário', 'Hora']).size().reset_index(name='Qtde Tarefas')
tarefas_por_hora['Hora'] = tarefas_por_hora['Hora'].apply(lambda x: x.strftime('%H:%M'))
tarefas_por_hora = tarefas_por_hora.sort_values(by=['Usuário', 'Hora'])
tarefas_por_hora['Ordenacao'] = tarefas_por_hora['Hora'].apply(lambda x: (pd.to_datetime(str(x), format='%H:%M') + pd.DateOffset(hours=5)).time())
tarefas_por_hora = tarefas_por_hora.sort_values(by=['Usuário', 'Ordenacao'])
tarefas_por_hora = tarefas_por_hora.drop('Ordenacao', axis=1)
tarefas_pivot = tarefas_por_hora.pivot_table(index='Usuário', columns='Hora', values='Qtde Tarefas', fill_value=0)
tarefas_pivot = tarefas_pivot.reindex(columns=sorted(tarefas_pivot.columns, key=lambda x: (pd.to_datetime(str(x), format='%H:%M') + pd.DateOffset(hours=5)).time()))
sum_values = tarefas_pivot.sum()
tarefas_pivot.loc['Total P/ Hora'] = sum_values
tarefas_pivot['Total'] = tarefas_pivot.sum(axis=1)
tarefas_pivot['Total'] = tarefas_pivot['Total'].astype(int)
#st.subheader('Tarefas por Hora')
#st.write(tarefas_pivot)
tarefas_pivot = tarefas_pivot.drop(columns='Total')
total_hora_data = tarefas_pivot.loc['Total P/ Hora']
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(total_hora_data.index, total_hora_data.values, marker='o', linestyle='-', color='black', label='Total de Tarefas')
for i, (hora, total) in enumerate(total_hora_data.items()):
plt.annotate(f'{int(total)}', (hora, total), textcoords="offset points", xytext=(0, 10), ha='center')
plt.title('Total de Tarefas por Hora')
plt.xlabel('Hora')
plt.ylabel('Quantidade Total de Tarefas')
plt.xticks(rotation=45)
plt.legend(loc='upper left')
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
st.pyplot(plt)
df_total = total_hora_data.reset_index()
df_total.columns = ['Hora', 'Total']
# Converter Hora para valores numéricos para fazer a projeção
df_total['Hora_float'] = pd.to_datetime(df_total['Hora'], format='%H:%M').dt.hour + pd.to_datetime(df_total['Hora'], format='%H:%M').dt.minute / 60