Update pages/Statistics.py

pages/Statistics.py

@@ -14,9 +14,9 @@ from streamlit_extras.metric_cards import style_metric_cards
 from streamlit_elements import elements, mui, html
 
 # Definiowanie ścieżek do plików JSON
-FAKE_NUMBERS_FILE = 'data/fake_numbers.json'
-HISTORY_FILE = 'data/history.json'
-STATS_FILE = 'data/stats.json'
+FAKE_NUMBERS_FILE = os.path.join('data', 'fake_numbers.json')
+HISTORY_FILE = os.path.join('data', 'history.json')
+STATS_FILE = os.path.join('data', 'stats.json')
 
 # Definiowanie tłumaczeń dla zakładki "Statystyki"
 page_translations = {
@@ -109,7 +109,7 @@ def save_json(file_path, data):
     """Zapisuje dane do pliku JSON."""
     with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as file:
         json.dump(data, file, ensure_ascii=False, indent=4)
-        st.session_state['logger'].info(f"Dane zostały zapisane do {file_path}.")
+        logging.info(f"Dane zostały zapisane do {file_path}.")
 
 def get_stats_from_json():
     """Pobiera statystyki z pliku stats.json."""
@@ -135,16 +135,6 @@ def get_country_code(name):
 def main(language):
     translations = page_translations[language]
 
-    # Inicjalizacja loggera w sesji Streamlit
-    if 'logger' not in st.session_state:
-        import logging
-        logging.basicConfig(
-            filename='app.log',
-            level=logging.INFO,
-            format='%(asctime)s %(levelname)s:%(message)s'
-        )
-        st.session_state['logger'] = logging.getLogger()
-
     # Pobieranie danych z plików JSON
     stats = get_stats_from_json()
     history = get_history_from_json()
@@ -156,22 +146,11 @@ def main(language):
     # Stylizacja kart metryk
     style_metric_cards()
 
-    # Wyświetlenie metryk
-    col1, col2, col3 = st.columns(3)
-    col1.metric(label=translations['total_analyses'], value=total_analyses)
-    col2.metric(label=translations['total_frauds_detected'], value=total_frauds_detected)
-    if total_analyses > 0:
-        fraud_percentage = (total_frauds_detected / total_analyses) * 100
-    else:
-        fraud_percentage = 0  # Ustawienie na 0% w przypadku braku analiz
-    col3.metric(label=translations['fraud_percentage'], value=f"{fraud_percentage:.2f}%")
-
     # Dodanie interaktywnego filtra daty
     st.sidebar.header(translations['select_date_range'])
-    recent_days = translations[language]['recent_days']
     start_date = st.sidebar.date_input(
         "Start Date",
-        value=datetime.now().date() - pd.Timedelta(days=recent_days),
+        value=datetime.now().date() - pd.Timedelta(days=translations['recent_days']),
         min_value=datetime.now().date() - pd.Timedelta(days=365),
         max_value=datetime.now().date()
     )
@@ -197,11 +176,10 @@ def main(language):
         fraud_percentage_filtered = (frauds_filtered / total_filtered) * 100 if total_filtered > 0 else 0
 
         # Wyświetlenie metryk dla filtrowanej historii
-        st.markdown("### " + translations['fraud_trend_title'])
-        col4, col5, col6 = st.columns(3)
-        col4.metric(label=translations['total_analyses'], value=total_filtered)
-        col5.metric(label=translations['total_frauds_detected'], value=frauds_filtered)
-        col6.metric(label=translations['fraud_percentage'], value=f"{fraud_percentage_filtered:.2f}%")
+        col1, col2, col3 = st.columns(3)
+        col1.metric(label=translations['total_analyses'], value=total_filtered)
+        col2.metric(label=translations['total_frauds_detected'], value=frauds_filtered)
+        col3.metric(label=translations['fraud_percentage'], value=f"{fraud_percentage_filtered:.2f}%")
 
         # Wizualizacja procentowego podziału oszustw
         st.markdown("### " + translations['fraud_vs_nonfraud'])
@@ -258,7 +236,7 @@ def main(language):
                 color_continuous_scale=px.colors.sequential.Plasma,
                 title=translations['fraud_country_distribution_title']
             )
-            fig_map.update_geos(showcountries=True, showcoastlines=True)  # Usunięcie powtórzonego 'showcountries'
+            fig_map.update_geos(showcountries=True, showcoastlines=True)
             st.plotly_chart(fig_map, use_container_width=True)
         else:
             st.info(translations['no_data'])
@@ -267,24 +245,11 @@ def main(language):
         st.markdown("### " + translations['heatmap_title'])
         # Heatmapa oszustw na podstawie lokalizacji
         if not fraud_countries.empty:
-            # Przygotowanie danych geograficznych
-            # Możemy użyć centroidów krajów lub innej dostępnej lokalizacji
-            # Dla uproszczenia użyjemy szerokości i długości geograficznej krajów
-            country_coords = {
-                'Poland': (52.237049, 21.017532),
-                'Germany': (51.165691, 10.451526),
-                'Unknown': (20.0, 0.0)  # Centrum świata
-                # Dodaj inne kraje w razie potrzeby
-            }
-
-            fraud_countries['lat'] = fraud_countries['country'].apply(lambda x: country_coords.get(x, (20.0, 0.0))[0])
-            fraud_countries['lon'] = fraud_countries['country'].apply(lambda x: country_coords.get(x, (20.0, 0.0))[1])
-
-            # Tworzenie Heatmapy
+            # Przygotowanie danych geograficznych za pomocą Plotly bez konieczności ręcznego wprowadzania lat/lon
             fig_heatmap = px.density_mapbox(
                 fraud_countries,
-                lat='lat',
-                lon='lon',
+                lat=fraud_countries['iso_alpha'].apply(lambda x: pycountry.countries.get(alpha_3=x).latitude if hasattr(pycountry.countries.get(alpha_3=x), 'latitude') else None),
+                lon=fraud_countries['iso_alpha'].apply(lambda x: pycountry.countries.get(alpha_3=x).longitude if hasattr(pycountry.countries.get(alpha_3=x), 'longitude') else None),
                 z='counts',
                 radius=10,
                 center=dict(lat=20, lon=0),
@@ -292,6 +257,7 @@ def main(language):
                 mapbox_style="stamen-terrain",
                 title=translations['heatmap_title']
             )
+            fig_heatmap.update_layout(margin={"r":0,"t":50,"l":0,"b":0})
             st.plotly_chart(fig_heatmap, use_container_width=True)
         else:
             st.info(translations['no_data'])
@@ -320,13 +286,3 @@ def main(language):
             }
         ))
         st.plotly_chart(fig_gauge, use_container_width=True)
-
-        # Heatmap z użyciem streamlit-elements (opcjonalne)
-        elements("heatmap_section")
-        with elements("heatmap_section"):
-            html.Div(
-                html.H3(translations['heatmap_title']),
-                style={"textAlign": "center", "marginBottom": "20px"}
-            )
-            # Możesz dodać dodatkowe elementy interaktywne tutaj
-