Utilisation des stats produites par decp_processing

src/figures.py

@@ -5,6 +5,8 @@ import plotly.express as px
 import polars as pl
 from dash import dash_table, dcc, html
 
+from src.utils import format_number
+
 
 def get_map_count_marches(df: pl.DataFrame):
     lf = df.lazy()
@@ -56,6 +58,25 @@ def get_map_count_marches(df: pl.DataFrame):
     return fig
 
 
+def get_yearly_statistics(statistics, today_str) -> html.Div:
+    children = []
+
+    for year in reversed(range(2018, int(today_str.split("/")[-1]) + 1)):
+        year = str(year)
+        stat_year = statistics[year]
+        md = dcc.Markdown(f"""
+        #### {year}
+
+        - Nombre de marchés publics et accords-cadres : {format_number(stat_year["nb_notifications_marches"])}
+        - Nombre d'acheteurs publics : {format_number(stat_year["nb_acheteurs_uniques"])}
+        - Nombre de titulaires : {format_number(stat_year["nb_titulaires_uniques"])}
+
+        """)
+        children.append(md)
+
+    return html.Div(children=children)
+
+
 def get_barchart_sources(df: pl.DataFrame, type_date: str):
     lf = df.lazy()
     labels = {

src/pages/statistiques.py

@@ -1,7 +1,13 @@
+from datetime import datetime
+
 from dash import dcc, html, register_page
 
-from src.figures import get_barchart_sources, get_map_count_marches
+from src.figures import (
-from src.utils import df, meta_content
+    get_barchart_sources,
+    get_map_count_marches,
+    get_yearly_statistics,
+)
+from src.utils import df, format_number, get_statistics, meta_content
 
 name = "Statistiques"
 
@@ -15,6 +21,8 @@ register_page(
     order=3,
 )
 
+statistics: dict = get_statistics()
+today_str = datetime.fromisoformat(statistics["datetime"]).strftime("%d/%m/%Y")
 
 layout = [
     html.Div(
@@ -38,6 +46,20 @@ layout = [
                             toutes les [contributions](/a-propos#contribuer) sont les bienvenues pour atteindre l'exhaustivité.
                             """),
                             dcc.Graph(figure=get_map_count_marches(df)),
+                            html.H2(
+                                f"Statistiques générales sur les marchés (au {today_str})",
+                                id="marches",
+                            ),
+                            html.P(
+                                "À noter qu'une fois un marché attribué ses données essentielles peuvent malheureusement mettre plusieurs mois à être publiées par l'acheteur."
+                            ),
+                            html.H4("Statistiques cumulées"),
+                            dcc.Markdown(f"""
+                            - Nombre de marchés publics et accords-cadres : {format_number(statistics["nb_marches"])}
+                            - Nombre d'acheteurs publics : {format_number(statistics["nb_acheteurs_uniques"])}
+                            - Nombre de titulaires uniques : {format_number(statistics["nb_titulaires_uniques"])}
+                                                        """),
+                            get_yearly_statistics(statistics, today_str),
                             dcc.Graph(
                                 figure=get_barchart_sources(df, "dateNotification")
                             ),

src/utils.py

@@ -240,6 +240,17 @@ def get_org_data(dff: pl.DataFrame, org_type: str) -> pl.DataFrame:
     return lff.collect()
 
 
+def get_statistics() -> dict:
+    return (
+        get(
+            "https://www.data.gouv.fr/api/1/datasets/r/0ccf4a75-f3aa-4b46-8b6a-18aeb63e36df",
+            follow_redirects=True,
+        )
+        .raise_for_status()
+        .json()
+    )
+
+
 def get_departements() -> dict:
     with open("data/departements.json", "rb") as f:
         data = json.load(f)