alcool.py

import dash
import flask
from dash import dcc
from dash import html
import dateutil as du
import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.express as px
import plotly.graph_objs as go
from .get_data import load_df_cons, load_df_prix


class Alcool():
    def __init__(self, application = None):


        self.df  = load_df_cons()

        self.continent_colors = {'SEAR':'gold', 'EUR':'green', 'AFR':'brown', 'WPR':'red', 
                                 'AMR':'navy', 'EMR':'purple'}

        self.french = {'SEAR':'Asie du Sud-Est', 'EUR':'Europe', 'AFR':'Afrique', 'WPR':'Pacifique Occidentale',
                       'AMR':'Amériques', 'EMR':'Méditérranée Orientale'}

        self.sex = {'BTSX': 'Les deux sexes', 'FMLE': 'Femmes', 'MLE': 'Hommes'}

        self.df_beer, self.df_wine, self.df_spirits = load_df_prix()

        self.data = dict(
        type = 'choropleth',
        locationmode = 'country names',
        ) 

        self.layout = dict(
            geo = dict(
            showframe = False,
            projection = {'type':'natural earth'}
            )
        )

        self.main_layout = html.Div(children=[
            html.H3(children='Consommation d\'alcool dans les pays selon le PIB'),

            html.Div('Déplacez la souris sur une bulle pour avoir les graphiques du pays en bas.'), 

            html.Div([
                    html.Div([ dcc.Graph(id='con-main-graph'), ], style={'width':'90%', }),

                    html.Div([
                        html.Div('Régions'),
                        dcc.Checklist(
                            id='con-crossfilter-which-region',
                            options=[{'label': self.french[i], 'value': i} for i in sorted(self.continent_colors.keys())],
                            value=sorted(self.continent_colors.keys()),
                            labelStyle={'display':'block'},
                        ),
                        html.Br(),
                        html.Div('Sexe'),
                        dcc.RadioItems(
                            id='con-crossfilter-sex',
                            options=[{'label': self.sex[i], 'value': i} for i in self.sex.keys()],
                            value='BTSX',
                            labelStyle={'display':'block'},
                        ),
                        html.Br(),
                        html.Div('Échelle en X'),
                        dcc.RadioItems(
                            id='con-crossfilter-xaxis-type',
                            options=[{'label': i, 'value': i} for i in ['Linéaire', 'Log']],
                            value='Log',
                            labelStyle={'display':'block'},
                        ),
                        html.Br(),
                        html.Br(),
                        html.Br(),
                        html.Br(),
                    ], style={'margin-left':'30px', 'width': '14em', 'float':'right'}),
            ], style={
                    'padding': '0px 50px', 
                    'display':'flex',
                    'justifyContent':'center'
            }),     

            html.Br(),

            html.Div(id='con-div-country'),
            html.Div([
                dcc.Graph(id='con-income-time-series', 
                          style={'width':'50%', 'display':'inline-block'}),
                dcc.Graph(id='con-consumption-barcharts',
                          style={'width':'50%', 'display':'inline-block', 'padding-left': '0.5%'}),
            ], style={ 'display':'flex', 
                       'borderTop': 'thin lightgrey solid',
                       'borderBottom': 'thin lightgrey solid',
                       'justifyContent':'center', }),
            html.Br(),

            html.Div([  dcc.Markdown("""
                        Notes :
                        * On remarque globalement une corrélation entre la richesse et la consommation d'alcool mais il existe surtout une \
                        homogénéité au sein des régions.
                        * En effet, certains pays du Moyen-Orient comme l'Arabie Saoudite ou les Emirats Arabes Unis sont particulièrement \
                        riches mais leur population consomme très peu d'alcool probablement pour des raisons religieuses.
                        * Les pays les plus fervents d'alcool sont les pays européens, pays qui sont aussi les plus riches et les plus stables \
                        tandis que les pays africains dépassent rarement les 50% de la population consommant de l'alcool.
                        * Les hommes consomment plus d'alcool que les femmes partout.
                        * Ces données peuvent remettre en perspective la vision morale de la consommation d'alcool qui semble souvent percue comme péjorative mais qui est la plus présente dans les pays les plus confortables.
                        """),
                    ], style={ 'border-left': '10px solid #90EE90',
                               'margin': '1.5em 10px',
                               'padding': '0 10px', 
                               'background-color': '#DCDCDC',
                               'text-indent': '-0.5em'}),

            html.Br(),
            html.Br(),

            html.H3(children='Prix des alcools face aux revenus'),
            html.Div([ dcc.Graph(id='pla-main-graph'), ], style={'width':'100%', }),
            html.Div([ dcc.RadioItems(id='pla-type', 
                                        options=[{'label':'Bières', 'value':0},
                                                {'label':'Vins', 'value':1},
                                                {'label':'Spiritueux', 'value':2},], 
                                        value=0,
                                        labelStyle={'display':'block'}),
                    ]),
            html.Br(),
            html.Div([  dcc.Markdown("""
                        Cette carte montre le prix d'un alcool (bière, vin ou spiritueux) comparativement au PIB par habitant.

                        * Les données les plus complètes concernent le prix des bières, probablement car c'est la boisson alcolisée \
                        la plus populaire tandis que le vin et les spiritueux ne sont mêmes pas recensés dans certains pays africains et du Moyen-Orient, \
                        sûrement dû à des différences culturelles.
                        * Les données manquantes dans certains pays peuvent aussi s'expliquer par la situation politique de certains \
                        pays en guerre comme le Soudan.
                        * Les régions où la bière est la plus chère sont l'Afrique et le Moyen-Orient. En Afrique, cela peut s'expliquer par \
                        un PIB par habitant bien plus faible par rapport au reste du monde.
                        * Les disparités les plus importantes concernent le prix des spiritueux. Alors qu'ils représentent moins de 0.1% du \
                        PIB dans les pays de l'hémisphère Nord, ils peuvent être deux à trois fois plus cher dans d'autres pays plus modestes comme \
                        le Nicaragua, le Kenya ou encore l'Indonésie.
                        """),
                    ], style={ 'border-left': '10px solid #90EE90',
                               'margin': '1.5em 10px',
                               'padding': '0 10px', 
                               'background-color': '#DCDCDC',
                               'text-indent': '-0.5em',}),

            html.Br(),
            html.H4(children='À propos'),
            html.Div([  dcc.Markdown("""
                        * Sources :
                        * [consommation d'alcool sur les 12 derniers mois](https://www.who.int/data/gho/data/indicators/indicator-details/GHO/alcohol-consumers-past-12-months-(-)) sur l'Observatoire mondial de la santé
                        * [prix des différents types d'alcool](https://www.who.int/data/gho/data/themes/topics/topic-details/GHO/economic-aspects) sur l'Observatoire mondial de la santé
                        * [pib par habitant](https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.PCAP.CD)
                        * (c) 2022 Vincent Courty, Luca Moorghen
                        """),
                    ], style={ 'border-left': '10px solid #ADD8E6',
                               'margin': '1.5em 10px',
                               'padding': '0 10px', 
                               'background-color': '#DCDCDC',
                               'text-indent': '-0.5em',}),

        ], style={
                 'padding': '10px 50px 10px 50px',
                 }
        )
  

        if application:
            self.app = application
            # application should have its own layout and use self.main_layout as a page or in a component
        else:
            self.app = dash.Dash(__name__)
            self.app.layout = self.main_layout


        self.app.callback(
            dash.dependencies.Output('con-main-graph', 'figure'),
            [ dash.dependencies.Input('con-crossfilter-which-region', 'value'),
              dash.dependencies.Input('con-crossfilter-sex', 'value'),
              dash.dependencies.Input('con-crossfilter-xaxis-type', 'value')])(self.update_graph_consommation)
        self.app.callback(
            dash.dependencies.Output('con-div-country', 'children'),
            dash.dependencies.Input('con-main-graph', 'hoverData'))(self.country_chosen)
        self.app.callback(
            dash.dependencies.Output('con-income-time-series', 'figure'),
            [dash.dependencies.Input('con-main-graph', 'hoverData'),
             dash.dependencies.Input('con-crossfilter-xaxis-type', 'value')])(self.update_income_timeseries)
        self.app.callback(
            dash.dependencies.Output('con-consumption-barcharts', 'figure'),
            [dash.dependencies.Input('con-main-graph', 'hoverData')])(self.update_consumption_barcharts)
        self.app.callback(
                    dash.dependencies.Output('pla-main-graph', 'figure'),
                    dash.dependencies.Input('pla-type', 'value'))(self.update_graph_prix)


    def update_graph_consommation(self, regions, sex, xaxis_type):
        # Keeping only the regions selected in the checkbox
        dfg = self.df[self.df['region'].isin(regions)]

        # Keeping rows with selected sex
        dfg = dfg[dfg.sexe == sex]

        # Keeping the most recent year
        dfg = dfg.drop_duplicates(subset=['pays'], keep='last')

        fig = px.scatter(dfg, x = "pib", y = "pourcentage",
                         color = "region", color_discrete_map = self.continent_colors,
                         hover_name="pays", log_x=True)
        fig.update_layout(
                 xaxis = dict(title='Revenus net par personnes (en $ US de 2020)',
                              type= 'linear' if xaxis_type == 'Linéaire' else 'log',
                              range=(0,100000) if xaxis_type == 'Linéaire' 
                                              else (np.log10(50), np.log10(100000)) 
                             ),
                 yaxis = dict(title="Consommateurs d'alcool (en %)"),
                 margin={'l': 40, 'b': 30, 't': 10, 'r': 0},
                 hovermode='closest',
                 showlegend=False,
        )
        fig.update_traces(marker=dict(size = 0 if len(regions) == 0 else (10 if len(regions) > 3 else 20) ,
                                    line=dict(width=2, color='DarkSlateGrey')))
        return fig

    def get_country(self, hoverData):
        if hoverData == None:  # init value
            return self.df['pays'].iloc[np.random.randint(len(self.df))]
        return hoverData['points'][0]['hovertext']

    def country_chosen(self, hoverData):
        return self.get_country(hoverData)

    # graph pib vs years
    def update_income_timeseries(self, hoverData, xaxis_type):
        country = self.get_country(hoverData)
        dfg = self.df.loc[self.df['pays'] == country]
        fig = px.line(dfg, x = dfg['annee'], y = dfg['pib'], markers=True)
        fig.update_layout(
                height= 225,
                margin= {'l': 50, 'b': 20, 'r': 10, 't': 50},
                yaxis= {'title':'PIB par personne (US $)',
                          'type': 'linear' if xaxis_type == 'Linéaire' else 'log'},
                xaxis= dict(showgrid= False,
                            title= None),
        )
        return fig

    # bar charts
    def update_consumption_barcharts(self, hoverData):
        country = self.get_country(hoverData)
        dfg = self.df.loc[self.df['pays'] == country]
        dfg = dfg.drop_duplicates(subset=['sexe'], keep='last')
        dfg = dfg.sort_values(by = ['sexe'])
        dfg = dfg.replace({'BTSX': 'Les deux sexes', 'FMLE': 'Femmes', 'MLE': 'Hommes'})
        fig = px.bar(dfg, x="sexe", y="pourcentage", color="sexe")
        fig.update_layout(
                height = 225,
                margin={'l': 50, 'b': 20, 'r': 10, 't': 50},
                yaxis={'title':'Consommateurs d\'alcool (en %)'},
                xaxis=dict(showgrid= False,
                           title= None),
                showlegend=False,
        )
        fig.update_traces(width=0.5)
        return fig

    def update_graph_prix(self, alcohol_type):
        if alcohol_type == 0:
            self.change_df(self.df_beer)
        elif alcohol_type == 1:
            self.change_df(self.df_wine)
        elif alcohol_type == 2:
            self.change_df(self.df_spirits)

        choromap = go.Figure(data = [self.data],layout = self.layout)
        choromap.update_layout(margin=dict(l=0, r=0, t=50, b=0, autoexpand=True))
        return choromap

    def change_df(self, dfg):

        self.data['locations'] = dfg['pays']
        self.data['z'] = dfg['ratio']
        self.data['text'] = dfg['pays']
        self.data['colorbar'] = {'title' : 'Prix de l\'alcool par rapport au PIB'}

if __name__ == '__main__':
    alc = Alcool()
    alc.app.run_server(debug=True, port=8051)