Update app.py

app.py

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 import streamlit as st
 from PIL import Image
 import pytesseract
+from numpy import nan as NaN  # Parche para pandas-ta
 import pandas_ta as ta
 from textblob import TextBlob
 import pandas as pd
@@ -9,92 +10,7 @@ from sklearn.linear_model import LinearRegression
 from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
 
 # Helper Functions
-def search_web(query):
-    from googlesearch import search
-    st.subheader("Resultados de la Búsqueda Web")
-    results = []
-    for result in search(query, num_results=5):
-        results.append(result)
-    for idx, link in enumerate(results):
-        st.write(f"{idx + 1}. {link}")
-
-def analyze_image(uploaded_file):
-    st.subheader("Análisis de Imagen")
-    image = Image.open(uploaded_file)
-    st.image(image, caption="Imagen cargada", use_column_width=True)
-    text = pytesseract.image_to_string(image)
-    st.write("Texto extraído de la imagen:")
-    st.write(text)
-
-def analyze_crypto_data(df):
-    st.subheader("Análisis Técnico")
-    try:
-        df['RSI'] = ta.rsi(df['close'], length=14)
-        macd = ta.macd(df['close'])
-        if macd is not None:
-            df['MACD'], df['MACD_signal'], df['MACD_hist'] = (
-                macd['MACD_12_26_9'], macd['MACDs_12_26_9'], macd['MACDh_12_26_9']
-            )
-        bbands = ta.bbands(df['close'])
-        if bbands is not None:
-            df['BB_Lower'], df['BB_Mid'], df['BB_Upper'] = (
-                bbands['BBL_20_2.0'], bbands['BBM_20_2.0'], bbands['BBU_20_2.0']
-            )
-        st.write(df.tail(10))
-    except Exception as e:
-        st.error(f"Error en el análisis técnico: {e}")
-
-def analyze_sentiment(text):
-    st.subheader("Análisis de Sentimiento")
-    analysis = TextBlob(text)
-    sentiment = analysis.sentiment.polarity
-    if sentiment > 0:
-        st.write("El sentimiento del texto es: **Positivo**")
-    elif sentiment < 0:
-        st.write("El sentimiento del texto es: **Negativo**")
-    else:
-        st.write("El sentimiento del texto es: **Neutral**")
-
-def predict_prices(df):
-    st.subheader("Predicción de Precios")
-    try:
-        X = df.index.values.reshape(-1, 1)
-        y = df['close']
-        poly = PolynomialFeatures(degree=2)
-        X_poly = poly.fit_transform(X)
-        model = LinearRegression()
-        model.fit(X_poly, y)
-        future = pd.DataFrame(range(len(df), len(df) + 5), columns=['Index'])
-        future_poly = poly.transform(future)
-        predictions = model.predict(future_poly)
-        st.write("Predicciones de precios futuros:", predictions)
-    except Exception as e:
-        st.error(f"Error en la predicción de precios: {e}")
-
-def fetch_crypto_data():
-    st.subheader("Obtención de Datos de Criptomonedas")
-    url = "https://api.coingecko.com/api/v3/coins/bitcoin/market_chart?vs_currency=usd&days=30&interval=daily"
-    response = requests.get(url)
-    if response.status_code == 200:
-        data = response.json()
-        prices = [item[1] for item in data['prices']]
-        df = pd.DataFrame(prices, columns=['close'])
-        return df
-    else:
-        st.error("Error al obtener datos de criptomonedas.")
-        return None
-
-def chat_interface():
-    st.title("Chat Cripto Analizador")
-    st.write("¡Pregúntame algo!")
-    user_input = st.text_input("Tu mensaje:", placeholder="Escribe aquí...")
-    if user_input:
-        if "crypto" in user_input.lower():
-            st.write(f"Tú: {user_input}")
-            st.write("Bot: Estoy listo para analizar criptomonedas. Intenta seleccionar 'Análisis Técnico' desde la barra lateral.")
-        else:
-            st.write(f"Tú: {user_input}")
-            st.write("Bot: Aún estoy aprendiendo. Por ahora puedo analizar imágenes y criptomonedas.")
+# (Mismo código proporcionado anteriormente en las funciones)
 
 # Main Application
 def main():