Supplier-Door Dashboard

%23%20%2F%2F%2F%20script%0A%23%20requires-python%20%3D%20%22%3E%3D3.12%22%0A%23%20dependencies%20%3D%20%5B%0A%23%20%20%20%20%20%22marimo%3E%3D0.23.8%22%2C%0A%23%20%20%20%20%20%22pandas%22%2C%0A%23%20%20%20%20%20%22plotly%22%2C%0A%23%20%20%20%20%20%22pyarrow%22%2C%0A%23%20%5D%0A%23%20%2F%2F%2F%0A%0Aimport%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.23.8%22%0Aapp%20%3D%20marimo.App(width%3D%22full%22)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20marimo%20as%20mo%0A%20%20%20%20import%20pandas%20as%20pd%0A%20%20%20%20import%20plotly.express%20as%20px%0A%20%20%20%20import%20plotly.graph_objects%20as%20go%0A%20%20%20%20from%20datetime%20import%20timedelta%2C%20date%0A%20%20%20%20from%20pathlib%20import%20Path%0A%20%20%20%20import%20io%0A%0A%20%20%20%20return%20Path%2C%20go%2C%20io%2C%20mo%2C%20pd%2C%20px%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(Path%2C%20mo%2C%20pd)%3A%0A%20%20%20%20import%20sys%0A%0A%20%20%20%20if%20%22pyodide%22%20in%20sys.modules%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_parquet_url%20%3D%20str(mo.notebook_location()%20%2F%20%22public%22%20%2F%20%22data.parquet%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20try%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df_raw%20%3D%20pd.read_parquet(_parquet_url)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20except%20Exception%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_csv_url%20%3D%20str(mo.notebook_location()%20%2F%20%22public%22%20%2F%20%22data.csv%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df_raw%20%3D%20pd.read_csv(_csv_url)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20col%20in%20%5B%22Bus.%20Date%22%2C%20%22Appointment%22%2C%20%22Driver%20Check%20In%22%2C%20%22Driver%20At%20Door%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Clerk%20Check%20In%22%2C%20%22Unload%20Start%22%2C%20%22Unload%20Finish%22%2C%20%22Start%20Receiving%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Finish%20Receiving%22%2C%20%22Driver%20Left%20Yard%22%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df_raw%5Bcol%5D%20%3D%20pd.to_datetime(df_raw%5Bcol%5D%2C%20errors%3D%22coerce%22)%0A%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_parquet%20%3D%20Path()%20%2F%20%22public%22%20%2F%20%22data.parquet%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_csv%20%3D%20Path()%20%2F%20%22public%22%20%2F%20%22data.csv%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_parquet.exists()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df_raw%20%3D%20pd.read_parquet(_parquet)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20elif%20_csv.exists()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df_raw%20%3D%20pd.read_csv(_csv)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20col%20in%20%5B%22Bus.%20Date%22%2C%20%22Appointment%22%2C%20%22Driver%20Check%20In%22%2C%20%22Driver%20At%20Door%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Clerk%20Check%20In%22%2C%20%22Unload%20Start%22%2C%20%22Unload%20Finish%22%2C%20%22Start%20Receiving%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Finish%20Receiving%22%2C%20%22Driver%20Left%20Yard%22%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df_raw%5Bcol%5D%20%3D%20pd.to_datetime(df_raw%5Bcol%5D%2C%20errors%3D%22coerce%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20raise%20FileNotFoundError(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22No%20data%20file%20found%20in%20public%2F.%20Run%20%60uv%20run%20scripts%2Fbuild_data.py%60%20first.%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%20(df_raw%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(df_raw%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20dock_filter%20%3D%20mo.ui.dropdown(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B%22All%22%5D%20%2B%20sorted(df_raw%5B%22Dock%20Type%22%5D.dropna().unique().tolist())%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20value%3D%22All%22%2C%20label%3D%22Dock%20Type%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20supplier_filter%20%3D%20mo.ui.dropdown(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B%22All%22%5D%20%2B%20sorted(df_raw%5B%22Supplier%20Name%22%5D.dropna().unique().tolist())%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20value%3D%22All%22%2C%20label%3D%22Supplier%22%2C%20searchable%3DTrue%2C%20full_width%3DTrue%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20status_filter%20%3D%20mo.ui.dropdown(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B%22All%22%5D%20%2B%20sorted(df_raw%5B%22Delivery%20Status%22%5D.dropna().unique().tolist())%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20value%3D%22All%22%2C%20label%3D%22Delivery%20Status%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20_dmin%20%3D%20df_raw%5B%22Bus.%20Date%22%5D.min()%0A%20%20%20%20_dmax%20%3D%20df_raw%5B%22Bus.%20Date%22%5D.max()%0A%20%20%20%20date_range%20%3D%20mo.ui.date_range(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20start%3D_dmin.date()%20if%20hasattr(_dmin%2C%20%22date%22)%20else%20_dmin%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20stop%3D_dmax.date()%20if%20hasattr(_dmax%2C%20%22date%22)%20else%20_dmax%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20value%3D(_dmin.date()%20if%20hasattr(_dmin%2C%20%22date%22)%20else%20_dmin%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_dmax.date()%20if%20hasattr(_dmax%2C%20%22date%22)%20else%20_dmax)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Date%20Range%22%2C%20full_width%3DTrue%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%20date_range%2C%20dock_filter%2C%20status_filter%2C%20supplier_filter%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(date_range%2C%20dock_filter%2C%20mo%2C%20status_filter%2C%20supplier_filter)%3A%0A%20%20%20%20mo.sidebar(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.vstack(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%22%23%23%23%20Filters%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20dock_filter%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20supplier_filter%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20status_filter%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20date_range%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%2C%20gap%3D1)%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20%F0%9F%9A%9B%20Supplier-to-Door%20Assignment%20Analyzer%0A%20%20%20%20Analyze%20historical%20shipping%20data%20to%20determine%20optimal%20door%20assignments%20per%20supplier.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(date_range%2C%20df_raw%2C%20dock_filter%2C%20pd%2C%20status_filter%2C%20supplier_filter)%3A%0A%20%20%20%20_mask%20%3D%20pd.Series(True%2C%20index%3Ddf_raw.index)%0A%20%20%20%20if%20dock_filter.value%20!%3D%20%22All%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_mask%20%26%3D%20df_raw%5B%22Dock%20Type%22%5D%20%3D%3D%20dock_filter.value%0A%20%20%20%20if%20supplier_filter.value%20!%3D%20%22All%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_mask%20%26%3D%20df_raw%5B%22Supplier%20Name%22%5D%20%3D%3D%20supplier_filter.value%0A%20%20%20%20if%20status_filter.value%20!%3D%20%22All%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_mask%20%26%3D%20df_raw%5B%22Delivery%20Status%22%5D%20%3D%3D%20status_filter.value%0A%20%20%20%20if%20len(date_range.value)%20%3D%3D%202%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_mask%20%26%3D%20(df_raw%5B%22Bus.%20Date%22%5D%20%3E%3D%20pd.Timestamp(date_range.value%5B0%5D))%20%26%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df_raw%5B%22Bus.%20Date%22%5D%20%3C%20pd.Timestamp(date_range.value%5B1%5D)%20%2B%20pd.Timedelta(days%3D1)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20fdf%20%3D%20df_raw%5B_mask%5D.copy()%0A%20%20%20%20return%20(fdf%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(fdf)%3A%0A%20%20%20%20adf%20%3D%20fdf%5Bfdf%5B%22Delivery%20Status%22%5D.isin(%5B%22Early%22%2C%20%22Late%22%2C%20%22Delivered%22%2C%20%22D%20%26%20H%22%5D)%5D.copy()%0A%20%20%20%20if%20%22Door%20Number%22%20in%20adf.columns%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20adf%5B%22Door%20Number%22%5D%20%3D%20adf%5B%22Door%20Number%22%5D.astype(int)%0A%20%20%20%20return%20(adf%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(adf%2C%20fdf%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20_avg%20%3D%20f%22%7Bfdf%5B'_UnloadMinutes'%5D.mean()%3A.1f%7D%22%20if%20fdf%5B%22_UnloadMinutes%22%5D.notna().any()%20else%20%220%22%0A%20%20%20%20mo.hstack(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.stat(label%3D%22Total%20Shipments%22%2C%20value%3Df%22%7Blen(fdf)%3A%2C%7D%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.stat(label%3D%22Active%20(arrived)%22%2C%20value%3Df%22%7Blen(adf)%3A%2C%7D%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.stat(label%3D%22No%20Shows%22%2C%20value%3Df%22%7Blen(fdf%5Bfdf%5B'Delivery%20Status'%5D%20%3D%3D%20'No%20Show'%5D)%3A%2C%7D%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.stat(label%3D%22Avg%20Unload%20(min)%22%2C%20value%3D_avg)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.stat(label%3D%22Unique%20Suppliers%22%2C%20value%3Df%22%7Bfdf%5B'Supplier%20Name'%5D.nunique()%3A%2C%7D%22)%2C%0A%20%20%20%20%5D%2C%20justify%3D%22space-around%22%2C%20gap%3D2)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(adf%2C%20go%2C%20mo%2C%20pd%2C%20px)%3A%0A%20%20%20%20_hr_labels%20%3D%20%5Bf%22%7Bh%20%25%2012%20or%2012%7D%7B'%20AM'%20if%20h%20%3C%2012%20else%20'%20PM'%7D%22%20for%20h%20in%20range(24)%5D%0A%0A%20%20%20%20_dc%20%3D%20adf.groupby(%5B%22Door%20Number%22%2C%20%22Dock%20Type%22%5D).size().reset_index(name%3D%22Trips%22)%0A%20%20%20%20_top%20%3D%20_dc.groupby(%22Door%20Number%22)%5B%22Trips%22%5D.sum().sort_values(ascending%3DFalse).head(25).index%0A%20%20%20%20_dc%20%3D%20_dc%5B_dc%5B%22Door%20Number%22%5D.isin(_top)%5D%0A%20%20%20%20_g1%20%3D%20px.bar(_dc%2C%20x%3D%22Door%20Number%22%2C%20y%3D%22Trips%22%2C%20color%3D%22Dock%20Type%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Trips%20per%20Door%20(Top%2025)%22%2C%20barmode%3D%22stack%22%2C%20height%3D500)%0A%20%20%20%20_g1.update_xaxes(type%3D%22category%22)%0A%20%20%20%20_g1.update_layout(margin%3Ddict(l%3D20%2C%20r%3D20%2C%20t%3D40%2C%20b%3D20))%0A%0A%20%20%20%20_td%20%3D%20adf%5B%22Door%20Number%22%5D.value_counts().head(15).reset_index()%0A%20%20%20%20_td.columns%20%3D%20%5B%22Door%20Number%22%2C%20%22Trips%22%5D%0A%20%20%20%20_g2%20%3D%20px.bar(_td%2C%20x%3D%22Door%20Number%22%2C%20y%3D%22Trips%22%2C%20title%3D%22Top%2015%20Doors%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3D%22Trips%22%2C%20color_continuous_scale%3D%22blues%22%2C%20height%3D350)%0A%20%20%20%20_g2.update_layout(margin%3Ddict(l%3D20%2C%20r%3D20%2C%20t%3D40%2C%20b%3D20))%0A%0A%20%20%20%20_dta%20%3D%20adf%5B%22Dock%20Type%22%5D.value_counts().reset_index()%0A%20%20%20%20_dta.columns%20%3D%20%5B%22Dock%20Type%22%2C%20%22Count%22%5D%0A%20%20%20%20_th%20%3D%20_dta%5B%22Count%22%5D.sum()%20*%200.02%0A%20%20%20%20_sm%20%3D%20_dta%5B_dta%5B%22Count%22%5D%20%3C%20_th%5D%0A%20%20%20%20_dta%20%3D%20_dta%5B_dta%5B%22Count%22%5D%20%3E%3D%20_th%5D.copy()%0A%20%20%20%20if%20len(_sm)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_dta%20%3D%20pd.concat(%5B_dta%2C%20pd.DataFrame(%5B%7B%22Dock%20Type%22%3A%20%22Other%22%2C%20%22Count%22%3A%20int(_sm%5B%22Count%22%5D.sum())%7D%5D)%5D%2C%20ignore_index%3DTrue)%0A%20%20%20%20_g3%20%3D%20px.pie(_dta%2C%20values%3D%22Count%22%2C%20names%3D%22Dock%20Type%22%2C%20title%3D%22Dock%20Type%20Mix%22%2C%20height%3D350)%0A%20%20%20%20_g3.update_layout(margin%3Ddict(l%3D20%2C%20r%3D20%2C%20t%3D40%2C%20b%3D20))%0A%0A%20%20%20%20_hr%20%3D%20adf.dropna(subset%3D%5B%22Appointment%22%5D).copy()%0A%20%20%20%20_hr%5B%22Hour%22%5D%20%3D%20_hr%5B%22Appointment%22%5D.dt.hour%0A%20%20%20%20_heat%20%3D%20_hr%5B_hr%5B%22Door%20Number%22%5D%20!%3D%200%5D.pivot_table(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20index%3D%22Door%20Number%22%2C%20columns%3D%22Hour%22%2C%20aggfunc%3D%22size%22%2C%20fill_value%3D0%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20_heat.columns%20%3D%20%5B_hr_labels%5Bh%5D%20for%20h%20in%20_heat.columns%5D%0A%20%20%20%20_g4%20%3D%20px.imshow(_heat%2C%20title%3D%22Door%20Usage%20by%20Hour%20(excl.%20Door%200)%22%2C%20height%3D600%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color_continuous_scale%3D%22YlOrRd%22%2C%20aspect%3D%22auto%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%7B%22x%22%3A%20%22Hour%20of%20Day%22%2C%20%22y%22%3A%20%22Door%20Number%22%2C%20%22color%22%3A%20%22Trips%22%7D)%0A%20%20%20%20_g4.update_yaxes(type%3D%22category%22%2C%20tickmode%3D%22linear%22%2C%20dtick%3D5)%0A%20%20%20%20_g4.update_xaxes(tickangle%3D45)%0A%20%20%20%20_g4.update_layout(margin%3Ddict(l%3D20%2C%20r%3D20%2C%20t%3D40%2C%20b%3D20))%0A%0A%20%20%20%20_hr2%20%3D%20adf.dropna(subset%3D%5B%22Appointment%22%5D).copy()%0A%20%20%20%20_hr2%5B%22Hour%22%5D%20%3D%20_hr2%5B%22Appointment%22%5D.dt.hour%0A%20%20%20%20_traffic%20%3D%20_hr2.groupby(%22Hour%22).size().reset_index(name%3D%22Trips%22)%0A%20%20%20%20_g5%20%3D%20px.line(_traffic%2C%20x%3D%22Hour%22%2C%20y%3D%22Trips%22%2C%20title%3D%22Trips%20by%20Hour%20of%20Day%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20markers%3DTrue%2C%20height%3D350)%0A%20%20%20%20_g5.update_xaxes(tickmode%3D%22array%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20tickvals%3Dlist(range(0%2C%2024%2C%202))%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ticktext%3D%5B_hr_labels%5Bh%5D%20for%20h%20in%20range(0%2C%2024%2C%202)%5D)%0A%20%20%20%20_g5.update_layout(margin%3Ddict(l%3D20%2C%20r%3D20%2C%20t%3D40%2C%20b%3D20))%0A%0A%20%20%20%20_hr3%20%3D%20adf.dropna(subset%3D%5B%22Bus.%20Date%22%5D).copy()%0A%20%20%20%20_hr3%5B%22Day%22%5D%20%3D%20_hr3%5B%22Bus.%20Date%22%5D.dt.day_name()%0A%20%20%20%20_dow%20%3D%20_hr3.groupby(%22Day%22).size().reset_index(name%3D%22Trips%22)%0A%20%20%20%20_dow_order%20%3D%20%5B%22Monday%22%2C%20%22Tuesday%22%2C%20%22Wednesday%22%2C%20%22Thursday%22%2C%20%22Friday%22%2C%20%22Saturday%22%2C%20%22Sunday%22%5D%0A%20%20%20%20_dow%5B%22Day%22%5D%20%3D%20pd.Categorical(_dow%5B%22Day%22%5D%2C%20categories%3D_dow_order%2C%20ordered%3DTrue)%0A%20%20%20%20_dow%20%3D%20_dow.sort_values(%22Day%22)%0A%20%20%20%20_g6%20%3D%20px.bar(_dow%2C%20x%3D%22Day%22%2C%20y%3D%22Trips%22%2C%20title%3D%22Trips%20by%20Day%20of%20Week%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3D%22Trips%22%2C%20color_continuous_scale%3D%22blues%22%2C%20height%3D350)%0A%20%20%20%20_g6.update_layout(margin%3Ddict(l%3D20%2C%20r%3D20%2C%20t%3D40%2C%20b%3D20))%0A%0A%20%20%20%20_hr_ci%20%3D%20adf.dropna(subset%3D%5B%22_WaitMinutes%22%2C%20%22Driver%20Check%20In%22%5D).copy()%0A%20%20%20%20_hr_ci%20%3D%20_hr_ci%5B_hr_ci%5B%22_WaitMinutes%22%5D%20%3E%3D%200%5D%0A%20%20%20%20_hr_ci%5B%22Hour%22%5D%20%3D%20_hr_ci%5B%22Driver%20Check%20In%22%5D.dt.hour%0A%20%20%20%20_by_ci%20%3D%20_hr_ci.groupby(%22Hour%22).agg(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20AvgWait%3D(%22_WaitMinutes%22%2C%20%22mean%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Trips%3D(%22_WaitMinutes%22%2C%20%22count%22)%2C%0A%20%20%20%20).reset_index()%0A%20%20%20%20_by_ci%20%3D%20_by_ci%5B_by_ci%5B%22Trips%22%5D%20%3E%3D%2010%5D%0A%0A%20%20%20%20_hr_appt%20%3D%20adf.dropna(subset%3D%5B%22_WaitMinutes%22%2C%20%22Appointment%22%5D).copy()%0A%20%20%20%20_hr_appt%20%3D%20_hr_appt%5B_hr_appt%5B%22_WaitMinutes%22%5D%20%3E%3D%200%5D%0A%20%20%20%20_hr_appt%5B%22Hour%22%5D%20%3D%20_hr_appt%5B%22Appointment%22%5D.dt.hour%0A%20%20%20%20_by_appt%20%3D%20_hr_appt.groupby(%22Hour%22).agg(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20AvgWait%3D(%22_WaitMinutes%22%2C%20%22mean%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Trips%3D(%22_WaitMinutes%22%2C%20%22count%22)%2C%0A%20%20%20%20).reset_index()%0A%0A%20%20%20%20_g7%20%3D%20go.Figure()%0A%20%20%20%20_g7.add_trace(go.Bar(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D_by_appt%5B%22Hour%22%5D%2C%20y%3D_by_appt%5B%22AvgWait%22%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20name%3D%22By%20Appointment%20Hour%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20marker_color%3D%22rgba(55%2C%20126%2C%20184%2C%200.7)%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20hovertemplate%3D%22Hour%20%25%7Bx%7D%3Cbr%3EAvg%20Wait%3A%20%25%7By%3A.1f%7D%20min%3Cbr%3ETrips%3A%20%25%7Bcustomdata%5B0%5D%7D%3Cextra%3EBy%20Appointment%3C%2Fextra%3E%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20customdata%3D_by_appt%5B%5B%22Trips%22%5D%5D%2C%0A%20%20%20%20))%0A%20%20%20%20_g7.add_trace(go.Bar(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D_by_ci%5B%22Hour%22%5D%2C%20y%3D_by_ci%5B%22AvgWait%22%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20name%3D%22By%20Check-In%20Hour%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20marker_color%3D%22rgba(228%2C%2026%2C%2028%2C%200.7)%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20hovertemplate%3D%22Hour%20%25%7Bx%7D%3Cbr%3EAvg%20Wait%3A%20%25%7By%3A.1f%7D%20min%3Cbr%3ETrips%3A%20%25%7Bcustomdata%5B0%5D%7D%3Cextra%3EBy%20Check-In%3C%2Fextra%3E%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20customdata%3D_by_ci%5B%5B%22Trips%22%5D%5D%2C%0A%20%20%20%20))%0A%20%20%20%20_g7.update_layout(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Avg%20Wait%20Time%3A%20Appointment%20vs%20Actual%20Check-In%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20xaxis%3Ddict(title%3D%22Hour%20of%20Day%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20tickmode%3D%22array%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20tickvals%3Dlist(range(0%2C%2024%2C%202))%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ticktext%3D%5B_hr_labels%5Bh%5D%20for%20h%20in%20range(0%2C%2024%2C%202)%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20yaxis%3Ddict(title%3D%22Avg%20Wait%20(min)%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20barmode%3D%22group%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20height%3D400%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20legend%3Ddict(yanchor%3D%22top%22%2C%20y%3D0.95%2C%20xanchor%3D%22right%22%2C%20x%3D0.98)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20margin%3Ddict(l%3D20%2C%20r%3D20%2C%20t%3D40%2C%20b%3D20)%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20_adh%20%3D%20adf.dropna(subset%3D%5B%22Appointment%22%2C%20%22Driver%20Check%20In%22%5D).copy()%0A%20%20%20%20_adh%5B%22ArrivalDiff%22%5D%20%3D%20(_adh%5B%22Driver%20Check%20In%22%5D%20-%20_adh%5B%22Appointment%22%5D).dt.total_seconds()%20%2F%203600%0A%20%20%20%20_adh%5B%22ArrivalBucket%22%5D%20%3D%20pd.cut(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_adh%5B%22ArrivalDiff%22%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20bins%3D%5B-float(%22inf%22)%2C%20-4%2C%20-2%2C%20-1%2C%20-0.25%2C%200.25%2C%201%2C%202%2C%204%2C%20float(%22inf%22)%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%5B%22%3E4h%20early%22%2C%20%222-4h%20early%22%2C%20%221-2h%20early%22%2C%20%220-1h%20early%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22On%20time%22%2C%20%220-1h%20late%22%2C%20%221-2h%20late%22%2C%20%222-4h%20late%22%2C%20%22%3E4h%20late%22%5D%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20_adh_counts%20%3D%20_adh%5B%22ArrivalBucket%22%5D.value_counts().reindex(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%3E4h%20early%22%2C%20%222-4h%20early%22%2C%20%221-2h%20early%22%2C%20%220-1h%20early%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22On%20time%22%2C%20%220-1h%20late%22%2C%20%221-2h%20late%22%2C%20%222-4h%20late%22%2C%20%22%3E4h%20late%22%2C%0A%20%20%20%20%5D).reset_index()%0A%20%20%20%20_adh_counts.columns%20%3D%20%5B%22Arrival%22%2C%20%22Trips%22%5D%0A%20%20%20%20_colors%20%3D%20%5B%22%23053061%22%2C%20%22%232166ac%22%2C%20%22%234393c3%22%2C%20%22%2392c5de%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%234daf4a%22%2C%20%22%23fddbc7%22%2C%20%22%23f4a582%22%2C%20%22%23d6604d%22%2C%20%22%23b2182b%22%5D%0A%20%20%20%20_g8%20%3D%20px.bar(_adh_counts%2C%20x%3D%22Arrival%22%2C%20y%3D%22Trips%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Appointment%20Adherence%3A%20When%20Do%20Drivers%20Actually%20Arrive%3F%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3D%22Arrival%22%2C%20color_discrete_sequence%3D_colors%2C%20height%3D350)%0A%20%20%20%20_g8.update_xaxes(tickangle%3D30)%0A%20%20%20%20_g8.update_layout(margin%3Ddict(l%3D20%2C%20r%3D20%2C%20t%3D40%2C%20b%3D20)%2C%20showlegend%3DFalse)%0A%0A%20%20%20%20door_tab%20%3D%20mo.vstack(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%22%23%23%20Door%20Utilization%20by%20Dock%20Type%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.ui.plotly(_g1)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.hstack(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.vstack(%5Bmo.md(%22%23%23%23%20Most%20Used%20Doors%22)%2C%20mo.ui.plotly(_g2)%5D%2C%20gap%3D1)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.vstack(%5Bmo.md(%22%23%23%23%20Dock%20Type%20Distribution%22)%2C%20mo.ui.plotly(_g3)%5D%2C%20gap%3D1)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%2C%20gap%3D2)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%22%23%23%23%20Door%20Usage%20Patterns%20Over%20Time%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.hstack(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.vstack(%5Bmo.ui.plotly(_g5)%2C%20mo.ui.plotly(_g6)%5D%2C%20gap%3D1)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.vstack(%5Bmo.md(%22%23%23%23%20Door%20Heatmap%20(Hour%20of%20Day)%22)%2C%20mo.ui.plotly(_g4)%5D%2C%20gap%3D1)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%2C%20gap%3D2)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%22%23%23%23%20Wait%20Time%20Analysis%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.ui.plotly(_g7)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.ui.plotly(_g8)%2C%0A%20%20%20%20%5D%2C%20gap%3D2)%0A%20%20%20%20return%20(door_tab%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20search_input%20%3D%20mo.ui.text(value%3D%22%22%2C%20label%3D%22Search%20supplier%22%2C%20full_width%3DFalse)%0A%20%20%20%20return%20(search_input%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(adf%2C%20fdf%2C%20mo%2C%20px%2C%20search_input%2C%20supplier_filter)%3A%0A%20%20%20%20_sup%20%3D%20adf.groupby(%22Supplier%20Name%22).agg(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Trips%3D(%22Door%20Number%22%2C%20%22count%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20AvgUnloadMin%3D(%22_UnloadMinutes%22%2C%20%22mean%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20StdUnloadMin%3D(%22_UnloadMinutes%22%2C%20%22std%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20AvgWaitMin%3D(%22_WaitMinutes%22%2C%20%22mean%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20AvgPalletRate%3D(%22_PalletRate%22%2C%20%22mean%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20DoorsUsed%3D(%22Door%20Number%22%2C%20%22nunique%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20PreferredDoor%3D(%22Door%20Number%22%2C%20lambda%20x%3A%20int(x.value_counts().index%5B0%5D)%20if%20len(x)%20%3E%200%20else%20None)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20PreferredDock%3D(%22Dock%20Type%22%2C%20lambda%20x%3A%20x.value_counts().index%5B0%5D%20if%20len(x)%20%3E%200%20else%20None)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20PltTotal%3D(%22Plt%20Qty%22%2C%20%22sum%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20LateRate%3D(%22Delivery%20Status%22%2C%20lambda%20x%3A%20round(x%5Bx%20%3D%3D%20%22Late%22%5D.count()%20%2F%20max(len(x)%2C%201)%20*%20100%2C%201))%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20PeakHour%3D(%22_ApptHour%22%2C%20lambda%20x%3A%20int(x.mode().iloc%5B0%5D)%20if%20len(x.dropna())%20%3E%200%20else%20None)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20TopCarrier%3D(%22Carrier%20Name%22%2C%20lambda%20x%3A%20x.value_counts().index%5B0%5D%20if%20x.notna().any()%20else%20None)%2C%0A%20%20%20%20).reset_index()%0A%20%20%20%20_noshows%20%3D%20fdf.groupby(%22Supplier%20Name%22)%5B%22Delivery%20Status%22%5D.apply(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20lambda%20x%3A%20round(x%5Bx%20%3D%3D%20%22No%20Show%22%5D.count()%20%2F%20max(len(x)%2C%201)%20*%20100%2C%201)%0A%20%20%20%20).reset_index(name%3D%22NoShowRate%22)%0A%20%20%20%20_sup%20%3D%20_sup.merge(_noshows%2C%20on%3D%22Supplier%20Name%22%2C%20how%3D%22left%22)%0A%20%20%20%20for%20_c%20in%20%5B%22AvgUnloadMin%22%2C%20%22StdUnloadMin%22%2C%20%22AvgWaitMin%22%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_sup%5B_c%5D%20%3D%20_sup%5B_c%5D.round(1)%0A%20%20%20%20_sup%5B%22AvgPalletRate%22%5D%20%3D%20_sup%5B%22AvgPalletRate%22%5D.round(2)%0A%0A%20%20%20%20_display_df%20%3D%20_sup%0A%20%20%20%20if%20search_input.value%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_display_df%20%3D%20_sup%5B_sup%5B%22Supplier%20Name%22%5D.str.contains(search_input.value%2C%20case%3DFalse%2C%20na%3DFalse)%5D%0A%0A%20%20%20%20_detail%20%3D%20mo.md(%22Select%20a%20supplier%20in%20the%20filter%20above%20to%20see%20details.%22)%0A%20%20%20%20_stats_row%20%3D%20mo.md(%22%22)%0A%20%20%20%20_chart%20%3D%20mo.md(%22%22)%0A%0A%20%20%20%20if%20supplier_filter.value%20!%3D%20%22All%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_sd%20%3D%20adf%5Badf%5B%22Supplier%20Name%22%5D%20%3D%3D%20supplier_filter.value%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_dh%20%3D%20_sd%5B%22Door%20Number%22%5D.value_counts().reset_index()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_dh.columns%20%3D%20%5B%22Door%20Number%22%2C%20%22Trips%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_g_sup%20%3D%20px.bar(_dh%2C%20x%3D%22Door%20Number%22%2C%20y%3D%22Trips%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3Df%22Door%20Usage%20for%20%7Bsupplier_filter.value%7D%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3D%22Trips%22%2C%20color_continuous_scale%3D%22viridis%22%2C%20height%3D350)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_g_sup.update_layout(margin%3Ddict(l%3D20%2C%20r%3D20%2C%20t%3D40%2C%20b%3D20))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_cd%20%3D%20int(_sd%5B%22Door%20Number%22%5D.mode().iloc%5B0%5D)%20if%20len(_sd)%20and%20_sd%5B%22Door%20Number%22%5D.notna().any()%20else%20%22N%2FA%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_ck%20%3D%20_sd%5B%22Dock%20Type%22%5D.mode().iloc%5B0%5D%20if%20len(_sd)%20and%20_sd%5B%22Dock%20Type%22%5D.notna().any()%20else%20%22N%2FA%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_au%20%3D%20round(_sd%5B%22_UnloadMinutes%22%5D.mean()%2C%201)%20if%20len(_sd)%20and%20_sd%5B%22_UnloadMinutes%22%5D.notna().any()%20else%200%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_ot%20%3D%20f%22%7Bround(len(_sd%5B_sd%5B'Delivery%20Status'%5D%20%3D%3D%20'Early'%5D)%20%2F%20len(_sd)%20*%20100%2C%201)%7D%25%22%20if%20len(_sd)%20else%20%22N%2FA%22%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_stats_row%20%3D%20mo.hstack(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.stat(label%3D%22Most%20Common%20Door%22%2C%20value%3Dstr(_cd))%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.stat(label%3D%22Most%20Common%20Dock%20Type%22%2C%20value%3D_ck)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.stat(label%3D%22Avg%20Unload%20Time%20(min)%22%2C%20value%3Dstr(_au))%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.stat(label%3D%22On-Time%20Rate%20(Early)%22%2C%20value%3D_ot)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%2C%20gap%3D2)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_chart%20%3D%20mo.ui.plotly(_g_sup)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_detail%20%3D%20mo.vstack(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(f%22%23%23%23%20%7Bsupplier_filter.value%7D%20%E2%80%94%20Door%20History%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_stats_row%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_chart%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%2C%20gap%3D1)%0A%0A%20%20%20%20supplier_tab%20%3D%20mo.vstack(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%22%23%23%20Supplier%20Performance%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.hstack(%5Bmo.md(%22%23%23%23%20Supplier%20Performance%20Metrics%22)%2C%20search_input%5D%2C%20gap%3D2)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.ui.table(_display_df.sort_values(%22Trips%22%2C%20ascending%3DFalse)%2C%20label%3D%22Suppliers%22%2C%20page_size%3D15)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_detail%2C%0A%20%20%20%20%5D%2C%20gap%3D2)%0A%20%20%20%20return%20(supplier_tab%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20top_n_slider%20%3D%20mo.ui.slider(5%2C%2030%2C%20value%3D15%2C%20label%3D%22Top%20N%20suppliers%22)%0A%20%20%20%20return%20(top_n_slider%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(adf%2C%20mo%2C%20px%2C%20top_n_slider)%3A%0A%20%20%20%20_pdf%20%3D%20adf.dropna(subset%3D%5B%22_UnloadMinutes%22%5D)%0A%20%20%20%20_n%20%3D%20top_n_slider.value%0A%0A%20%20%20%20_slow%20%3D%20_pdf.groupby(%22Supplier%20Name%22)%5B%22_UnloadMinutes%22%5D.mean().sort_values(ascending%3DFalse).head(_n)%0A%20%20%20%20_fast%20%3D%20_pdf.groupby(%22Supplier%20Name%22)%5B%22_UnloadMinutes%22%5D.mean().sort_values().head(_n)%0A%0A%20%20%20%20_g1%20%3D%20px.bar(_slow.reset_index()%2C%20x%3D%22_UnloadMinutes%22%2C%20y%3D%22Supplier%20Name%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3Df%22Slowest%20Unload%20by%20Supplier%20(Top%20%7B_n%7D)%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20orientation%3D%22h%22%2C%20color%3D%22_UnloadMinutes%22%2C%20color_continuous_scale%3D%22reds%22%2C%20height%3D400)%0A%20%20%20%20_g1.update_layout(margin%3Ddict(l%3D20%2C%20r%3D20%2C%20t%3D40%2C%20b%3D20))%0A%20%20%20%20_g2%20%3D%20px.bar(_fast.reset_index()%2C%20x%3D%22_UnloadMinutes%22%2C%20y%3D%22Supplier%20Name%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3Df%22Fastest%20Unload%20by%20Supplier%20(Top%20%7B_n%7D)%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20orientation%3D%22h%22%2C%20color%3D%22_UnloadMinutes%22%2C%20color_continuous_scale%3D%22greens%22%2C%20height%3D400)%0A%20%20%20%20_g2.update_layout(margin%3Ddict(l%3D20%2C%20r%3D20%2C%20t%3D40%2C%20b%3D20))%0A%0A%20%20%20%20_g3%20%3D%20px.box(_pdf%2C%20x%3D%22Dock%20Type%22%2C%20y%3D%22_UnloadMinutes%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Unload%20Time%20Distribution%20by%20Dock%20Type%20(y-axis%20capped%20at%20200%20min)%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3D%22Dock%20Type%22%2C%20points%3D%22outliers%22%2C%20height%3D500)%0A%20%20%20%20_g3.update_yaxes(range%3D%5B0%2C%20200%5D)%0A%20%20%20%20_g3.update_layout(showlegend%3DFalse%2C%20margin%3Ddict(l%3D20%2C%20r%3D20%2C%20t%3D40%2C%20b%3D20))%0A%0A%20%20%20%20_dockp%20%3D%20_pdf.groupby(%22Dock%20Type%22)%5B%22_UnloadMinutes%22%5D.agg(%5B%22mean%22%2C%20%22median%22%2C%20%22std%22%2C%20%22count%22%5D).round(1).reset_index()%0A%0A%20%20%20%20_dp%20%3D%20_pdf.groupby(%22Door%20Number%22)%5B%22_UnloadMinutes%22%5D.agg(%5B%22mean%22%2C%20%22count%22%5D).round(1).reset_index()%0A%20%20%20%20_dp.columns%20%3D%20%5B%22Door%20Number%22%2C%20%22Avg%20Unload%20(min)%22%2C%20%22Trips%22%5D%0A%20%20%20%20_g4%20%3D%20px.scatter(_dp%2C%20x%3D%22Avg%20Unload%20(min)%22%2C%20y%3D%22Trips%22%2C%20text%3D%22Door%20Number%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Door%20Performance%3A%20Avg%20Unload%20Speed%20vs%20Usage%20Frequency%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20size%3D%22Trips%22%2C%20color%3D%22Avg%20Unload%20(min)%22%2C%20color_continuous_scale%3D%22RdYlGn_r%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20height%3D500%2C%20labels%3D%7B%22Avg%20Unload%20(min)%22%3A%20%22Avg%20Unload%20Time%20(min)%22%2C%20%22Trips%22%3A%20%22Total%20Trips%22%7D)%0A%20%20%20%20_g4.update_traces(textposition%3D%22top%20center%22)%0A%20%20%20%20_g4.update_layout(margin%3Ddict(l%3D20%2C%20r%3D20%2C%20t%3D40%2C%20b%3D20))%0A%0A%20%20%20%20perf_tab%20%3D%20mo.vstack(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%22%23%23%20Unload%20Time%20Analysis%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.hstack(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.vstack(%5Btop_n_slider%2C%20mo.ui.plotly(_g1)%5D%2C%20gap%3D1)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.vstack(%5Bmo.md(%22%22)%2C%20mo.ui.plotly(_g2)%5D%2C%20gap%3D1)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%2C%20gap%3D2)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%22%23%23%23%20Unload%20Time%20by%20Dock%20Type%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.ui.table(_dockp%2C%20label%3D%22%22%2C%20page_size%3D10)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.ui.plotly(_g3)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%22%23%23%23%20Door%20Performance%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.ui.plotly(_g4)%2C%0A%20%20%20%20%5D%2C%20gap%3D2)%0A%20%20%20%20return%20(perf_tab%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(adf%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20aff_pick%20%3D%20mo.ui.dropdown(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sorted(adf%5B%22Supplier%20Name%22%5D.dropna().unique())%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20value%3Dsorted(adf%5B%22Supplier%20Name%22%5D.dropna().unique())%5B0%5D%20if%20len(adf%5B%22Supplier%20Name%22%5D.dropna().unique())%20%3E%200%20else%20None%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Pick%20a%20supplier%20to%20analyze%22%2C%20searchable%3DTrue%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%20(aff_pick%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(adf%2C%20aff_pick%2C%20mo%2C%20px)%3A%0A%20%20%20%20_mat%20%3D%20adf.pivot_table(index%3D%22Supplier%20Name%22%2C%20columns%3D%22Door%20Number%22%2C%20aggfunc%3D%22size%22%2C%20fill_value%3D0)%0A%20%20%20%20_top%20%3D%20_mat.sum(axis%3D1).sort_values(ascending%3DFalse).head(30).index%0A%20%20%20%20_g_mat%20%3D%20px.imshow(_mat.loc%5B_top%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Supplier%20%C3%97%20Door%20Heatmap%20(Top%2030%20Suppliers)%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color_continuous_scale%3D%22YlOrRd%22%2C%20aspect%3D%22auto%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%7B%22x%22%3A%20%22Door%20Number%22%2C%20%22y%22%3A%20%22Supplier%22%2C%20%22color%22%3A%20%22Trips%22%7D%2C%20height%3D800)%0A%20%20%20%20_g_mat.update_xaxes(type%3D%22category%22%2C%20tickangle%3D45)%0A%20%20%20%20_g_mat.update_layout(margin%3Ddict(l%3D20%2C%20r%3D20%2C%20t%3D40%2C%20b%3D20))%0A%0A%20%20%20%20_sa%20%3D%20adf%5Badf%5B%22Supplier%20Name%22%5D%20%3D%3D%20aff_pick.value%5D%20if%20aff_pick.value%20else%20adf.iloc%5B%3A0%5D%0A%20%20%20%20_aff%20%3D%20_sa%5B%22Door%20Number%22%5D.value_counts().reset_index()%0A%20%20%20%20_aff.columns%20%3D%20%5B%22Door%20Number%22%2C%20%22Trips%22%5D%0A%20%20%20%20_aff%5B%22Pct%22%5D%20%3D%20(_aff%5B%22Trips%22%5D%20%2F%20_aff%5B%22Trips%22%5D.sum()%20*%20100).round(1)%20if%20len(_aff)%20else%20_aff%0A%20%20%20%20_g_aff%20%3D%20px.bar(_aff.head(10)%2C%20x%3D%22Door%20Number%22%2C%20y%3D%22Trips%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3Df%22%7Baff_pick.value%7D's%20Preferred%20Doors%22%20if%20aff_pick.value%20else%20%22Preferred%20Doors%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text%3D%22Pct%22%2C%20color%3D%22Trips%22%2C%20color_continuous_scale%3D%22blues%22%2C%20height%3D350)%0A%20%20%20%20_g_aff.update_traces(texttemplate%3D%22%25%7Btext%7D%25%22%2C%20textposition%3D%22outside%22)%0A%20%20%20%20_g_aff.update_xaxes(type%3D%22category%22)%0A%20%20%20%20_g_aff.update_layout(margin%3Ddict(l%3D20%2C%20r%3D20%2C%20t%3D40%2C%20b%3D20))%0A%0A%20%20%20%20matrix_tab%20%3D%20mo.vstack(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%22%23%23%20Door-Supplier%20Assignment%20Matrix%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%22See%20which%20suppliers%20use%20which%20doors%20most%20frequently.%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.ui.plotly(_g_mat)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%22%23%23%23%20Supplier-Door%20Affinity%20Score%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.hstack(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20aff_pick%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.ui.plotly(_g_aff)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%2C%20gap%3D2)%2C%0A%20%20%20%20%5D%2C%20gap%3D2)%0A%20%20%20%20return%20(matrix_tab%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20min_trips_slider%20%3D%20mo.ui.slider(1%2C%2050%2C%20value%3D5%2C%20label%3D%22Minimum%20trips%20to%20show%22)%0A%20%20%20%20return%20(min_trips_slider%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(adf%2C%20io%2C%20min_trips_slider%2C%20mo%2C%20pd)%3A%0A%20%20%20%20_mt%20%3D%20min_trips_slider.value%0A%20%20%20%20_rd%20%3D%20adf.dropna(subset%3D%5B%22Supplier%20Name%22%5D).copy()%0A%20%20%20%20_sd%20%3D%20_rd.groupby(%5B%22Supplier%20Name%22%2C%20%22Door%20Number%22%2C%20%22Dock%20Type%22%5D).agg(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Trips%3D(%22_UnloadMinutes%22%2C%20%22count%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20AvgUnloadMin%3D(%22_UnloadMinutes%22%2C%20%22mean%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20OnTimePct%3D(%22Delivery%20Status%22%2C%20lambda%20x%3A%20round(x%5Bx%20%3D%3D%20%22Early%22%5D.count()%20%2F%20max(len(x)%2C%201)%20*%20100%2C%201))%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20TotalPlt%3D(%22Plt%20Qty%22%2C%20%22sum%22)%2C%0A%20%20%20%20).reset_index()%0A%20%20%20%20_sd%5B%22AvgUnloadMin%22%5D%20%3D%20_sd%5B%22AvgUnloadMin%22%5D.round(1)%0A%20%20%20%20_sd%20%3D%20_sd%5B_sd%5B%22Trips%22%5D%20%3E%3D%20_mt%5D.copy()%0A%20%20%20%20_sd%5B%22Rank%22%5D%20%3D%20_sd.groupby(%22Supplier%20Name%22)%5B%22Trips%22%5D.rank(method%3D%22dense%22%2C%20ascending%3DFalse)%0A%20%20%20%20_top3%20%3D%20_sd%5B_sd%5B%22Rank%22%5D%20%3C%3D%203%5D.sort_values(%5B%22Supplier%20Name%22%2C%20%22Rank%22%5D)%0A%0A%20%20%20%20_summ%20%3D%20_rd.groupby(%22Supplier%20Name%22).agg(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20TotalTrips%3D(%22Door%20Number%22%2C%20%22count%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20OverallAvgMin%3D(%22_UnloadMinutes%22%2C%20%22mean%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20OverallWaitMin%3D(%22_WaitMinutes%22%2C%20%22mean%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20OverallPalletRate%3D(%22_PalletRate%22%2C%20%22mean%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20OverallOnTime%3D(%22Delivery%20Status%22%2C%20lambda%20x%3A%20round(x%5Bx%20%3D%3D%20%22Early%22%5D.count()%20%2F%20max(len(x)%2C%201)%20*%20100%2C%201))%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20OverallLate%3D(%22Delivery%20Status%22%2C%20lambda%20x%3A%20round(x%5Bx%20%3D%3D%20%22Late%22%5D.count()%20%2F%20max(len(x)%2C%201)%20*%20100%2C%201))%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20DoorsUsed%3D(%22Door%20Number%22%2C%20%22nunique%22)%2C%0A%20%20%20%20).round(1).reset_index()%0A%0A%20%20%20%20_rows%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20for%20_%2C%20_g%20in%20_top3.groupby(%22Supplier%20Name%22%2C%20sort%3DFalse)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_s%20%3D%20_g.iloc%5B0%5D%5B%22Supplier%20Name%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_r%20%3D%20%7B%22Supplier%22%3A%20_s%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_entries%20%3D%20list(_g.iterrows())%5B%3A3%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20i%2C%20(_%2C%20_row)%20in%20enumerate(_entries)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_r%5Bf%22%23%7B(i%2B1)%7D%20Door%22%5D%20%3D%20int(_row%5B%22Door%20Number%22%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_r%5Bf%22%23%7B(i%2B1)%7D%20Trips%22%5D%20%3D%20int(_row%5B%22Trips%22%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_r%5Bf%22%23%7B(i%2B1)%7D%20Avg%22%5D%20%3D%20_row%5B%22AvgUnloadMin%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20i%20in%20range(len(_entries)%2C%203)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_r%5Bf%22%23%7B(i%2B1)%7D%20Door%22%5D%20%3D%200%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_r%5Bf%22%23%7B(i%2B1)%7D%20Trips%22%5D%20%3D%200%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_r%5Bf%22%23%7B(i%2B1)%7D%20Avg%22%5D%20%3D%200.0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_sm%20%3D%20_summ%5B_summ%5B%22Supplier%20Name%22%5D%20%3D%3D%20_s%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20len(_sm)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_r%5B%22Trips%22%5D%20%3D%20int(_sm.iloc%5B0%5D%5B%22TotalTrips%22%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_r%5B%22Avg%20Min%22%5D%20%3D%20_sm.iloc%5B0%5D%5B%22OverallAvgMin%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_r%5B%22Wait%20Min%22%5D%20%3D%20_sm.iloc%5B0%5D%5B%22OverallWaitMin%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_r%5B%22Plt%2FMin%22%5D%20%3D%20_sm.iloc%5B0%5D%5B%22OverallPalletRate%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_r%5B%22On-Time%20%25%22%5D%20%3D%20_sm.iloc%5B0%5D%5B%22OverallOnTime%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_r%5B%22Late%20%25%22%5D%20%3D%20_sm.iloc%5B0%5D%5B%22OverallLate%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_r%5B%22Doors%22%5D%20%3D%20int(_sm.iloc%5B0%5D%5B%22DoorsUsed%22%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_rows.append(_r)%0A%0A%20%20%20%20_disp%20%3D%20pd.DataFrame(_rows)%0A%20%20%20%20_csv_buf%20%3D%20io.StringIO()%0A%20%20%20%20_disp.to_csv(_csv_buf%2C%20index%3DFalse)%0A%0A%20%20%20%20recs_tab%20%3D%20mo.vstack(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%22%23%23%20%F0%9F%A7%A0%20Top%20Candidate%20Doors%20per%20Supplier%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.ui.table(_disp%2C%20label%3D%22%22%2C%20page_size%3D25)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.hstack(%5Bmin_trips_slider%2C%20mo.download(_csv_buf.getvalue().encode(%22utf-8%22)%2C%20filename%3D%22supplier_top_doors.csv%22%2C%20label%3D%22%F0%9F%93%A5%20Download%20CSV%22)%5D%2C%20gap%3D2)%2C%0A%20%20%20%20%5D%2C%20gap%3D2)%0A%20%20%20%20return%20(recs_tab%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(door_tab%2C%20matrix_tab%2C%20mo%2C%20perf_tab%2C%20recs_tab%2C%20supplier_tab)%3A%0A%20%20%20%20mo.ui.tabs(%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%F0%9F%93%8A%20Door%20Utilization%22%3A%20door_tab%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%F0%9F%8F%AD%20Supplier%20Analysis%22%3A%20supplier_tab%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%E2%8F%B1%20Performance%22%3A%20perf_tab%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%F0%9F%93%8B%20Door-Supplier%20Matrix%22%3A%20matrix_tab%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%F0%9F%92%A1%20Recommendations%22%3A%20recs_tab%2C%0A%20%20%20%20%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20app.run()%0A