Update app.py

app.py

@@ -95,7 +95,7 @@ def generar_graficos(df_valid, n_replicas, unidad_medida, palette_puntos, estilo
     sns.set(style="whitegrid")
     plt.rcParams.update({'figure.autolayout': True})
 
-    fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))  # Tamaño ajustado a (10, 5)
+    fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 6))
 
     # Obtener colores de las paletas
     colors_puntos = sns.color_palette(palette_puntos, as_cmap=False)
@@ -267,82 +267,52 @@ Fecha: {datetime.now().strftime('%d/%m/%Y %H:%M')}
 """
     return informe, evaluacion['estado']
 
-def generar_lista_puntos(df, unidad_medida):
-    """Genera una lista de descripciones de puntos para el CheckboxGroup"""
-    lista = []
-    for idx, row in df.iterrows():
-        predicha = row.get(f"Concentración Predicha ({unidad_medida})", "N/A")
-        real_promedio = row.get(f"Concentración Real Promedio ({unidad_medida})", "N/A")
-        descripcion = f"Punto {idx + 1}: Predicha={predicha}, Real Promedio={real_promedio}"
-        lista.append(descripcion)
-    return lista
-
-def evaluar_puntos_seleccionados(df, puntos_seleccionados, unidad_medida):
-    if not puntos_seleccionados:
-        return df  # Si no se selecciona ningún punto, retornar el DataFrame completo
-
-    # Crear una lista de descripciones para comparación
-    lista_puntos = generar_lista_puntos(df, unidad_medida)
-
-    # Filtrar el DataFrame para incluir solo los puntos seleccionados
-    indices_seleccionados = [lista_puntos.index(punto) for punto in puntos_seleccionados if punto in lista_puntos]
-    df_filtrado = df.iloc[indices_seleccionados].reset_index(drop=True)
-    return df_filtrado
-
-def recalcular(df, n_replicas, unidad_medida, puntos_seleccionados,
-              palette_puntos, estilo_puntos,
-              palette_linea_ajuste, estilo_linea_ajuste,
-              palette_linea_ideal, estilo_linea_ideal,
-              palette_barras_error,
-              mostrar_linea_ajuste, mostrar_linea_ideal, mostrar_puntos):
+def actualizar_analisis(df, n_replicas, unidad_medida):
     if df is None or df.empty:
-        return "Error en los datos", None, "No se pueden generar análisis", df, gr.CheckboxGroup.update(choices=[], value=[])
+        return "Error en los datos", None, "No se pueden generar análisis", df
 
-    # Calcular promedio y desviación estándar
+    # Calcular promedio y desviación estándar dependiendo de las réplicas
     df = calcular_promedio_desviacion(df, n_replicas, unidad_medida)
 
-    # Filtrar los puntos seleccionados
-    df_filtrado = evaluar_puntos_seleccionados(df, puntos_seleccionados, unidad_medida)
-
     col_predicha_num = "Concentración Predicha Numérica"
     col_real_promedio = f"Concentración Real Promedio ({unidad_medida})"
 
     # Convertir columnas a numérico
-    df_filtrado[col_predicha_num] = pd.to_numeric(df_filtrado[col_predicha_num], errors='coerce')
-    df_filtrado[col_real_promedio] = pd.to_numeric(df_filtrado[col_real_promedio], errors='coerce')
+    df[col_predicha_num] = pd.to_numeric(df[col_predicha_num], errors='coerce')
+    df[col_real_promedio] = pd.to_numeric(df[col_real_promedio], errors='coerce')
 
-    df_valid = df_filtrado.dropna(subset=[col_predicha_num, col_real_promedio])
+    df_valid = df.dropna(subset=[col_predicha_num, col_real_promedio])
 
     if len(df_valid) < 2:
-        return "Se necesitan más datos", None, "Se requieren al menos dos valores reales para el análisis", df, gr.CheckboxGroup.update(choices=[], value=[])
+        return "Se necesitan más datos", None, "Se requieren al menos dos valores reales para el análisis", df
 
     # Calcular la regresión y agregar 'Ajuste Lineal'
     slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(df_valid[col_predicha_num], df_valid[col_real_promedio])
     df_valid['Ajuste Lineal'] = intercept + slope * df_valid[col_predicha_num]
 
-    # Generar gráfico con opciones seleccionadas
+    # Generar gráfico con opciones predeterminadas
     fig = generar_graficos(
         df_valid, n_replicas, unidad_medida,
-        palette_puntos, estilo_puntos,
-        palette_linea_ajuste, estilo_linea_ajuste,
-        palette_linea_ideal, estilo_linea_ideal,
-        palette_barras_error,
-        mostrar_linea_ajuste, mostrar_linea_ideal, mostrar_puntos
+        palette_puntos='deep', estilo_puntos='o',
+        palette_linea_ajuste='muted', estilo_linea_ajuste='-',
+        palette_linea_ideal='bright', estilo_linea_ideal='--',
+        palette_barras_error='pastel',
+        mostrar_linea_ajuste=True, mostrar_linea_ideal=True, mostrar_puntos=True
     )
-
-    # Generar informe
     informe, estado = generar_informe_completo(df_valid, n_replicas, unidad_medida)
 
-    # Generar lista de puntos para selección
-    lista_puntos = generar_lista_puntos(df, unidad_medida)
+    return estado, fig, informe, df
 
-    return estado, fig, informe, df, gr.CheckboxGroup.update(choices=lista_puntos, value=puntos_seleccionados)
-
-def actualizar_analisis(df, n_replicas, unidad_medida):
+def actualizar_graficos(df, n_replicas, unidad_medida,
+                        palette_puntos, estilo_puntos,
+                        palette_linea_ajuste, estilo_linea_ajuste,
+                        palette_linea_ideal, estilo_linea_ideal,
+                        palette_barras_error,
+                        mostrar_linea_ajuste, mostrar_linea_ideal, mostrar_puntos):
     if df is None or df.empty:
-        return "Error en los datos", None, "No se pueden generar análisis", df
+        return None
 
-    # Calcular promedio y desviación estándar dependiendo de las réplicas
+    # Asegurarse de que los cálculos estén actualizados
     df = calcular_promedio_desviacion(df, n_replicas, unidad_medida)
 
     col_predicha_num = "Concentración Predicha Numérica"
@@ -355,29 +325,19 @@ def actualizar_analisis(df, n_replicas, unidad_medida):
     df_valid = df.dropna(subset=[col_predicha_num, col_real_promedio])
 
     if len(df_valid) < 2:
-        return "Se necesitan más datos", None, "Se requieren al menos dos valores reales para el análisis", df
-
-    # Calcular la regresión y agregar 'Ajuste Lineal'
-    slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(df_valid[col_predicha_num], df_valid[col_real_promedio])
-    df_valid['Ajuste Lineal'] = intercept + slope * df_valid[col_predicha_num]
+        return None
 
-    # Generar gráfico con opciones predeterminadas
+    # Generar gráfico con opciones seleccionadas
     fig = generar_graficos(
         df_valid, n_replicas, unidad_medida,
-        palette_puntos='deep', estilo_puntos='o',
-        palette_linea_ajuste='muted', estilo_linea_ajuste='-',
-        palette_linea_ideal='bright', estilo_linea_ideal='--',
-        palette_barras_error='pastel',
-        mostrar_linea_ajuste=True, mostrar_linea_ideal=True, mostrar_puntos=True
+        palette_puntos, estilo_puntos,
+        palette_linea_ajuste, estilo_linea_ajuste,
+        palette_linea_ideal, estilo_linea_ideal,
+        palette_barras_error,
+        mostrar_linea_ajuste, mostrar_linea_ideal, mostrar_puntos
     )
 
-    # Generar informe
-    informe, estado = generar_informe_completo(df_valid, n_replicas, unidad_medida)
-
-    # Generar lista de puntos para selección
-    lista_puntos = generar_lista_puntos(df, unidad_medida)
-
-    return estado, fig, informe, df, gr.CheckboxGroup.update(choices=lista_puntos, value=lista_puntos)
+    return fig
 
 def exportar_informe_word(df_valid, informe_md, unidad_medida):
     # Crear documento Word
@@ -407,10 +367,7 @@ def exportar_informe_word(df_valid, informe_md, unidad_medida):
         leyenda = doc.add_paragraph('Figura 1. Gráfico de calibración.')
         leyenda_format = leyenda.paragraph_format
         leyenda_format.alignment = WD_PARAGRAPH_ALIGNMENT.CENTER
-        if 'Caption' in doc.styles:
-            leyenda.style = doc.styles['Caption']
-        else:
-            leyenda.style = doc.styles['Normal']  # Fallback si no existe 'Caption'
+        leyenda.style = doc.styles['Caption']
 
     # Agregar contenido del informe
     doc.add_heading('Resumen Estadístico', level=1)
@@ -491,10 +448,10 @@ def exportar_word(df, informe_md, unidad_medida):
 
     return filename  # Retornamos el nombre del archivo
 
-def exportar_latex(df, informe_md, unidad_medida):
+def exportar_latex(df, informe_md):
     df_valid = df.copy()
     col_predicha_num = "Concentración Predicha Numérica"
-    col_real_promedio = f"Concentración Real Promedio ({unidad_medida})"
+    col_real_promedio = [col for col in df_valid.columns if 'Real Promedio' in col][0]
 
     # Convertir columnas a numérico
     df_valid[col_predicha_num] = pd.to_numeric(df_valid[col_predicha_num], errors='coerce')
@@ -636,20 +593,9 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as interfaz:
 
     with gr.Tab("📊 Análisis y Reporte"):
         estado_output = gr.Textbox(label="Estado", interactive=False)
-        with gr.Row():
-            with gr.Column(scale=3):
-                graficos_output = gr.Plot(label="Gráficos de Análisis")
-                with gr.Row():
-                    # Botones debajo del gráfico
-                    graficar_btn = gr.Button("📊 Graficar", variant="primary")
-            with gr.Column(scale=1):
-                puntos_seleccionados = gr.CheckboxGroup(
-                    choices=[],
-                    label="Seleccionar Puntos para Ajustar",
-                )
-                recalcular_btn = gr.Button("🔁 Recalcular", variant="primary")
-
-        # Opciones de personalización de gráficos
+        graficos_output = gr.Plot(label="Gráficos de Análisis")
+
+        # Opciones y botones debajo del gráfico
         with gr.Row():
             # Paletas de colores disponibles en Seaborn
             paletas_colores = ["deep", "muted", "pastel", "bright", "dark", "colorblind", "Set1", "Set2", "Set3"]
@@ -694,6 +640,7 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as interfaz:
             mostrar_linea_ajuste = gr.Checkbox(value=True, label="Mostrar Línea de Ajuste")
             mostrar_linea_ideal = gr.Checkbox(value=True, label="Mostrar Línea Ideal")
             mostrar_puntos = gr.Checkbox(value=True, label="Mostrar Puntos")
+            graficar_btn = gr.Button("📊 Graficar", variant="primary")
 
         with gr.Row():
             copiar_btn = gr.Button("📋 Copiar Informe", variant="secondary")
@@ -707,176 +654,148 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as interfaz:
         # Informe al final
         informe_output = gr.Markdown(elem_id="informe_output")
 
-        # Eventos
+    # Eventos
+    input_components = [tabla_output]
+    output_components = [estado_output, graficos_output, informe_output, tabla_output]
 
-        # Evento al presionar el botón Calcular
-        calcular_btn.click(
-            fn=actualizar_analisis,
-            inputs=[tabla_output, replicas_slider, unidad_input],
-            outputs=[estado_output, graficos_output, informe_output, tabla_output, puntos_seleccionados]
-        )
+    # Evento al presionar el botón Calcular
+    calcular_btn.click(
+        fn=actualizar_analisis,
+        inputs=[tabla_output, replicas_slider, unidad_input],
+        outputs=output_components
+    )
 
-        # Evento para graficar con opciones seleccionadas
-        graficar_btn.click(
-            fn=lambda df, n_replicas, unidad_medida, pal_p, est_p, pal_aj, est_aj, pal_id, est_id, pal_be, m_aj, m_id, m_p: generar_graficos(
-                calcular_promedio_desviacion(df, n_replicas, unidad_medida),
-                n_replicas,
-                unidad_medida,
-                pal_p,
-                est_p,
-                pal_aj,
-                est_aj,
-                pal_id,
-                est_id,
-                pal_be,
-                m_aj,
-                m_id,
-                m_p
-            ),
-            inputs=[
-                tabla_output, replicas_slider, unidad_input,
-                palette_puntos_dropdown, estilo_puntos_dropdown,
-                palette_linea_ajuste_dropdown, estilo_linea_ajuste_dropdown,
-                palette_linea_ideal_dropdown, estilo_linea_ideal_dropdown,
-                palette_barras_error_dropdown,
-                mostrar_linea_ajuste, mostrar_linea_ideal, mostrar_puntos
-            ],
-            outputs=graficos_output
-        )
+    # Evento para graficar con opciones seleccionadas
+    graficar_btn.click(
+        fn=actualizar_graficos,
+        inputs=[
+            tabla_output, replicas_slider, unidad_input,
+            palette_puntos_dropdown, estilo_puntos_dropdown,
+            palette_linea_ajuste_dropdown, estilo_linea_ajuste_dropdown,
+            palette_linea_ideal_dropdown, estilo_linea_ideal_dropdown,
+            palette_barras_error_dropdown,
+            mostrar_linea_ajuste, mostrar_linea_ideal, mostrar_puntos
+        ],
+        outputs=graficos_output
+    )
 
-        # Evento para recalcular basado en puntos seleccionados
-        recalcular_btn.click(
-            fn=recalcular,
-            inputs=[
-                tabla_output, replicas_slider, unidad_input, 
-                puntos_seleccionados,
-                palette_puntos_dropdown, estilo_puntos_dropdown,
-                palette_linea_ajuste_dropdown, estilo_linea_ajuste_dropdown,
-                palette_linea_ideal_dropdown, estilo_linea_ideal_dropdown,
-                palette_barras_error_dropdown,
-                mostrar_linea_ajuste, mostrar_linea_ideal, mostrar_puntos
-            ],
-            outputs=[estado_output, graficos_output, informe_output, tabla_output, puntos_seleccionados]
-        )
+    # Evento para limpiar datos
+    limpiar_btn.click(
+        fn=limpiar_datos,
+        inputs=[replicas_slider],
+        outputs=[concentracion_input, unidad_input, filas_slider, tabla_output, estado_output, graficos_output, informe_output]
+    )
 
-        # Evento para limpiar datos
-        limpiar_btn.click(
-            fn=limpiar_datos,
-            inputs=[replicas_slider],
-            outputs=[concentracion_input, unidad_input, filas_slider, tabla_output, estado_output, graficos_output, informe_output, puntos_seleccionados]
-        )
+    # Eventos de los botones de ejemplo
+    ejemplo_ufc_btn.click(
+        fn=cargar_ejemplo_ufc,
+        inputs=[replicas_slider],
+        outputs=[concentracion_input, unidad_input, filas_slider, tabla_output]
+    )
 
-        # Eventos de los botones de ejemplo
-        ejemplo_ufc_btn.click(
-            fn=cargar_ejemplo_ufc,
-            inputs=[replicas_slider],
-            outputs=[concentracion_input, unidad_input, filas_slider, tabla_output, puntos_seleccionados]
-        )
+    ejemplo_od_btn.click(
+        fn=cargar_ejemplo_od,
+        inputs=[replicas_slider],
+        outputs=[concentracion_input, unidad_input, filas_slider, tabla_output]
+    )
 
-        ejemplo_od_btn.click(
-            fn=cargar_ejemplo_od,
-            inputs=[replicas_slider],
-            outputs=[concentracion_input, unidad_input, filas_slider, tabla_output, puntos_seleccionados]
-        )
+    # Evento para generar datos sintéticos
+    sinteticos_btn.click(
+        fn=generar_datos_sinteticos_evento,
+        inputs=[tabla_output, replicas_slider, unidad_input],
+        outputs=tabla_output
+    )
 
-        # Evento para generar datos sintéticos
-        sinteticos_btn.click(
-            fn=generar_datos_sinteticos_evento,
-            inputs=[tabla_output, replicas_slider, unidad_input],
-            outputs=tabla_output
-        )
+    # Evento al presionar el botón Ajustar Decimales
+    ajustar_decimales_btn.click(
+        fn=ajustar_decimales_evento,
+        inputs=[tabla_output, decimales_slider],
+        outputs=tabla_output
+    )
 
-        # Evento al presionar el botón Ajustar Decimales
-        ajustar_decimales_btn.click(
-            fn=ajustar_decimales_evento,
-            inputs=[tabla_output, decimales_slider],
-            outputs=tabla_output
-        )
+    # Actualizar tabla al cambiar los parámetros (sin borrar "Concentración Real")
+    def actualizar_tabla_wrapper(df, filas, conc, unidad, replicas):
+        return actualizar_tabla_evento(df, filas, conc, unidad, replicas)
 
-        # Actualizar tabla al cambiar los parámetros (sin borrar "Concentración Real")
-        def actualizar_tabla_wrapper(df, filas, conc, unidad, replicas):
-            return actualizar_tabla_evento(df, filas, conc, unidad, replicas)
+    concentracion_input.change(
+        fn=actualizar_tabla_wrapper,
+        inputs=[tabla_output, filas_slider, concentracion_input, unidad_input, replicas_slider],
+        outputs=tabla_output
+    )
 
-        concentracion_input.change(
-            fn=actualizar_tabla_wrapper,
-            inputs=[tabla_output, filas_slider, concentracion_input, unidad_input, replicas_slider],
-            outputs=tabla_output
-        )
+    unidad_input.change(
+        fn=actualizar_tabla_wrapper,
+        inputs=[tabla_output, filas_slider, concentracion_input, unidad_input, replicas_slider],
+        outputs=tabla_output
+    )
 
-        unidad_input.change(
-            fn=actualizar_tabla_wrapper,
-            inputs=[tabla_output, filas_slider, concentracion_input, unidad_input, replicas_slider],
-            outputs=tabla_output
-        )
+    filas_slider.change(
+        fn=actualizar_tabla_wrapper,
+        inputs=[tabla_output, filas_slider, concentracion_input, unidad_input, replicas_slider],
+        outputs=tabla_output
+    )
 
-        filas_slider.change(
-            fn=actualizar_tabla_wrapper,
-            inputs=[tabla_output, filas_slider, concentracion_input, unidad_input, replicas_slider],
-            outputs=tabla_output
-        )
+    replicas_slider.change(
+        fn=actualizar_tabla_wrapper,
+        inputs=[tabla_output, filas_slider, concentracion_input, unidad_input, replicas_slider],
+        outputs=tabla_output
+    )
 
-        replicas_slider.change(
-            fn=actualizar_tabla_wrapper,
-            inputs=[tabla_output, filas_slider, concentracion_input, unidad_input, replicas_slider],
-            outputs=tabla_output
-        )
+    # No agregamos un evento para decimales_slider.change, para evitar borrar la columna "Concentración Real"
+
+    # Evento de copiar informe utilizando JavaScript
+    copiar_btn.click(
+        None,
+        [],
+        [],
+        js="""
+        function() {
+            const informeElement = document.querySelector('#informe_output');
+            const range = document.createRange();
+            range.selectNode(informeElement);
+            window.getSelection().removeAllRanges();
+            window.getSelection().addRange(range);
+            document.execCommand('copy');
+            window.getSelection().removeAllRanges();
+            alert('Informe copiado al portapapeles');
+        }
+        """
+    )
 
-        # No agregamos un evento para decimales_slider.change, para evitar borrar la columna "Concentración Real"
-
-        # Evento de copiar informe utilizando JavaScript
-        copiar_btn.click(
-            None,
-            [],
-            [],
-            js="""
-            function() {
-                const informeElement = document.querySelector('#informe_output');
-                const range = document.createRange();
-                range.selectNode(informeElement);
-                window.getSelection().removeAllRanges();
-                window.getSelection().addRange(range);
-                document.execCommand('copy');
-                window.getSelection().removeAllRanges();
-                alert('Informe copiado al portapapeles');
-            }
-            """
-        )
+    # Eventos de exportar informes
+    exportar_word_btn.click(
+        fn=exportar_word,
+        inputs=[tabla_output, informe_output, unidad_input],
+        outputs=exportar_word_file
+    )
 
-        # Eventos de exportar informes
-        exportar_word_btn.click(
-            fn=exportar_word,
-            inputs=[tabla_output, informe_output, unidad_input],
-            outputs=exportar_word_file
-        )
+    exportar_latex_btn.click(
+        fn=exportar_latex,
+        inputs=[tabla_output, informe_output],
+        outputs=exportar_latex_file
+    )
 
-        exportar_latex_btn.click(
-            fn=lambda df, informe_md, unidad_medida: exportar_latex(df, informe_md, unidad_medida),
-            inputs=[tabla_output, informe_output, unidad_input],
-            outputs=exportar_latex_file
+    # Inicializar la interfaz con el ejemplo base
+    def iniciar_con_ejemplo():
+        n_replicas = 1
+        df = generar_tabla(7, 2000000, "UFC", n_replicas)
+        # Valores reales de ejemplo
+        df[f"Concentración Real 1 (UFC)"] = [2000000, 1600000, 1200000, 800000, 400000, 200000, 100000]
+        estado, fig, informe, df = actualizar_analisis(df, n_replicas, "UFC")
+        return (
+            2000000,
+            "UFC",
+            7,
+            df,
+            estado,
+            fig,
+            informe
         )
 
-        # Inicializar la interfaz con el ejemplo base
-        def iniciar_con_ejemplo():
-            n_replicas = 1
-            df = generar_tabla(7, 2000000, "UFC", n_replicas)
-            # Valores reales de ejemplo
-            df[f"Concentración Real 1 (UFC)"] = [2000000, 1600000, 1200000, 800000, 400000, 200000, 100000]
-            estado, fig, informe, df_actualizado, lista_puntos_update = actualizar_analisis(df, n_replicas, "UFC")
-            return (
-                2000000,
-                "UFC",
-                7,
-                df_actualizado,
-                estado,
-                fig,
-                informe,
-                lista_puntos_update
-            )
-
-        interfaz.load(
-            fn=iniciar_con_ejemplo,
-            outputs=[concentracion_input, unidad_input, filas_slider, tabla_output, estado_output, graficos_output, informe_output, puntos_seleccionados]
-        )
+    interfaz.load(
+        fn=iniciar_con_ejemplo,
+        outputs=[concentracion_input, unidad_input, filas_slider, tabla_output, estado_output, graficos_output, informe_output]
+    )
 
 # Lanzar la interfaz
 if __name__ == "__main__":