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 license: apache-2.0
 short_description: Tendances YouTube 2025
 ---
+# YouTube Trends Analyzer 2025
 
-Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
+Cette application Streamlit permet d'analyser les tendances YouTube de 2025 à travers divers filtres et visualisations interactives.
+
+## 📊 Fonctionnalités
+
+- **Filtrage flexible** par catégorie, date de tendance et chaîne YouTube
+- **Indicateurs clés** : vues moyennes, likes/vues, durée moyenne, etc.
+- **Visualisations interactives** :
+  - Distribution des vues et des durées
+  - Taux d'engagement par catégorie
+  - Relation entre vues et taux de likes
+  - Carte de chaleur des métriques par catégorie
+- **Top 10 des vidéos** les plus vues
+- **Export des données** filtrées au format CSV
+
+## 🚀 Déploiement sur Hugging Face Space
+
+### Étape 1 : Créer un nouveau Space
+
+1. Connectez-vous à votre compte [Hugging Face](https://huggingface.co/)
+2. Allez dans l'onglet "Spaces" et cliquez sur "Create new Space"
+3. Donnez un nom à votre Space (ex: youtube-trends-2025)
+4. Sélectionnez "Streamlit" comme SDK
+5. Choisissez la visibilité (publique ou privée)
+6. Cliquez sur "Create Space"
+
+### Étape 2 : Préparer les fichiers requis
+
+Pour que votre Space fonctionne correctement, vous devez y ajouter ces fichiers essentiels :
+
+1. **app.py** : Le code principal de l'application Streamlit
+2. **requirements.txt** : Les dépendances Python nécessaires
+3. **trend2025.csv** : Votre fichier de données des tendances YouTube
+4. **category.csv** : Votre fichier de correspondance des catégories
+5. **README.md** : Ce fichier pour documenter votre projet
+
+### Étape 3 : Créer le fichier requirements.txt
+
+Créez un fichier `requirements.txt` avec le contenu suivant :
+
+```
+streamlit==1.29.0
+pandas==2.1.4
+numpy==1.26.2
+plotly==5.18.0
+```
+
+### Étape 4 : Uploader les fichiers
+
+Vous pouvez uploader vos fichiers de deux façons :
+
+#### Option 1 : Via l'interface web
+
+1. Dans votre Space, cliquez sur "Files and versions"
+2. Utilisez le bouton "Add file" pour ajouter chaque fichier
+3. Uploadez `app.py`, `requirements.txt`, `trend2025.csv`, `category.csv` et `README.md`
+
+#### Option 2 : Via Git
+
+1. Clonez votre repository Space :
+   ```bash
+   git clone https://huggingface.co/spaces/VOTRE_USERNAME/NOM_DE_VOTRE_SPACE
+   ```
+2. Ajoutez vos fichiers dans le dossier local
+3. Commitez et poussez vos changements :
+   ```bash
+   git add .
+   git commit -m "Initial commit"
+   git push
+   ```
+
+### Étape 5 : Vérifier le déploiement
+
+Une fois tous les fichiers uploadés, Hugging Face Spaces commencera automatiquement à construire et déployer votre application Streamlit. Vous pouvez suivre l'avancement dans l'onglet "Factory".
+
+## 🔧 Personnalisation
+
+### Modifier les visualisations
+
+Le code est structuré pour faciliter les modifications. Si vous souhaitez ajouter ou modifier des visualisations, consultez les fonctions `create_histogram()`, `create_bar_chart()`, `create_scatter_plot()` et `create_heatmap()` dans `app.py`.
+
+### Ajouter de nouvelles fonctionnalités
+
+Vous pouvez étendre l'application en ajoutant :
+- Analyse des tags pour voir les mots-clés populaires
+- Prédiction des tendances futures
+- Comparaison entre périodes
+- Analyse de sentiment des titres ou descriptions
+
+## 📝 Structure des données
+
+### trend2025.csv
+
+Ce fichier contient les données des vidéos en tendance avec les colonnes suivantes :
+- `video_id` : Identifiant unique de la vidéo
+- `title` : Titre de la vidéo
+- `publishedAt` : Date de publication
+- `channelId` : Identifiant de la chaîne
+- `channelTitle` : Nom de la chaîne
+- `categoryId` : ID de la catégorie
+- `trending_date` : Date de tendance (format YY.DD.MM)
+- `tags` : Tags de la vidéo (séparés par |)
+- `view_count` : Nombre de vues
+- `likes` : Nombre de likes
+- `dislikes` : Nombre de dislikes
+- `comment_count` : Nombre de commentaires
+- `thumbnail_link` : Lien vers la miniature
+- `comments_disabled` : Commentaires désactivés (True/False)
+- `ratings_disabled` : Évaluations désactivées (True/False)
+- `description` : Description de la vidéo
+- `duration` : Durée de la vidéo (format HH:MM:SS)
+
+### category.csv
+
+Ce fichier contient la correspondance entre les IDs de catégorie et leurs noms :
+- `ID` : Identifiant numérique de la catégorie
+- `Category name` : Nom de la catégorie
+
+## 🤝 Contribution
+
+N'hésitez pas à fork ce projet pour l'améliorer ou l'adapter à vos besoins !
+
+## 📄 Licence
+
+Ce projet est disponible sous licence MIT.