datavis.py

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from wordcloud import WordCloud

# Charger le dataset (remplace 'ton_fichier.csv' par le vrai nom du fichier)
df = pd.read_csv("dataset.csv")

# Afficher un aperçu du dataset
print("📌 Aperçu du dataset :")
print(df.head())

# Afficher les informations du dataset
print("\n📊 Informations générales du dataset :")
print(df.info())

# Vérifier les valeurs manquantes
print("\n🔍 Valeurs manquantes par colonne :")
print(df.isnull().sum())

# Nombre de maladies uniques
print("\n🦠 Nombre de maladies uniques :", df["Disease"].nunique())

# Liste des maladies uniques
print("\n📋 Liste des maladies :")
print(df["Disease"].unique())

# Compter les maladies les plus fréquentes
top_diseases = df["Disease"].value_counts().head(10)

# 📊 Visualisation des 10 maladies les plus fréquentes
plt.figure(figsize=(10, 5))
sns.barplot(x=top_diseases.index, y=top_diseases.values, palette="coolwarm")
plt.xticks(rotation=45, ha="right")
plt.title("🔝 Top 10 des maladies les plus fréquentes")
plt.xlabel("Maladie")
plt.ylabel("Nombre d'occurrences")
plt.show()

# 🏥 Génération d'un nuage de mots pour les symptômes
# Concaténer tous les symptômes en un seul texte
symptoms_columns = [col for col in df.columns if "Symptom" in col]
text = " ".join(df[symptoms_columns].dropna().astype(str).values.flatten())

# Création du nuage de mots
wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, background_color="white").generate(text)

# Affichage du nuage de mots
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.title("💨 Nuage de mots des symptômes")
plt.show()