Update app.py

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@@ -47,16 +47,16 @@ def generar_tabla(n_filas, concentracion_inicial, unidad_medida, n_replicas):
 
 def ajustar_decimales_evento(df, decimales):
     df = df.copy()
-    # Identificar la columna de Concentración Predicha Numérica y la de visualización
-    col_predicha_num = "Concentración Predicha Numérica"
-    col_predicha = [col for col in df.columns if 'Concentración Predicha (' in col][0]
-
-    # Redondear la columna numérica al número de decimales especificado
-    df[col_predicha_num] = df[col_predicha_num].astype(float).round(decimales)
-
-    # Actualizar la columna de visualización con el formato deseado
-    df[col_predicha] = df[col_predicha_num].apply(lambda x: f"{x:.{decimales}f}")
-
+    # Ajustar decimales en todas las columnas numéricas
+    for col in df.columns:
+        if df[col].dtype in [np.float64, np.int64, float, int]:
+            df[col] = df[col].round(decimales)
+        else:
+            # Intentar convertir a numérico y luego redondear
+            try:
+                df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='ignore').round(decimales)
+            except:
+                pass
     return df
 
 def calcular_promedio_desviacion(df, n_replicas, unidad_medida):
@@ -77,7 +77,7 @@ def calcular_promedio_desviacion(df, n_replicas, unidad_medida):
 
     return df
 
-def generar_graficos(df_valid, n_replicas, unidad_medida):
+def generar_graficos(df_valid, n_replicas, unidad_medida, estilo_grafico):
     col_predicha_num = "Concentración Predicha Numérica"
     col_real_promedio = f"Concentración Real Promedio ({unidad_medida})"
     col_desviacion = f"Desviación Estándar ({unidad_medida})"
@@ -95,6 +95,16 @@ def generar_graficos(df_valid, n_replicas, unidad_medida):
     sns.set(style="whitegrid")
     plt.rcParams.update({'figure.autolayout': True})
 
+    # Definir estilos de gráficos
+    estilos = {
+        "Estilo 1": {"color_puntos": "blue", "color_linea": "green", "color_error": "lightgray"},
+        "Estilo 2": {"color_puntos": "red", "color_linea": "orange", "color_error": "pink"},
+        "Estilo 3": {"color_puntos": "purple", "color_linea": "cyan", "color_error": "gray"},
+        "Estilo 4": {"color_puntos": "black", "color_linea": "yellow", "color_error": "darkgray"}
+    }
+
+    estilo = estilos.get(estilo_grafico, estilos["Estilo 1"])
+
     fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 6))
 
     # Gráfico de dispersión con línea de regresión
@@ -105,8 +115,8 @@ def generar_graficos(df_valid, n_replicas, unidad_medida):
             df_valid[col_real_promedio],
             yerr=df_valid[col_desviacion],
             fmt='o',
-            color='blue',
-            ecolor='lightgray',
+            color=estilo["color_puntos"],
+            ecolor=estilo["color_error"],
             elinewidth=2,
             capsize=3,
             label='Datos Reales'
@@ -115,7 +125,7 @@ def generar_graficos(df_valid, n_replicas, unidad_medida):
         ax1.scatter(
             df_valid[col_predicha_num],
             df_valid[col_real_promedio],
-            color='blue',
+            color=estilo["color_puntos"],
             s=100,
             label='Datos Reales',
             marker='o'
@@ -125,7 +135,7 @@ def generar_graficos(df_valid, n_replicas, unidad_medida):
     ax1.plot(
         df_valid[col_predicha_num],
         df_valid['Ajuste Lineal'],
-        color='green',
+        color=estilo["color_linea"],
         label='Ajuste Lineal',
         linewidth=2
     )
@@ -163,7 +173,7 @@ def generar_graficos(df_valid, n_replicas, unidad_medida):
     ax2.scatter(
         df_valid[col_predicha_num],
         residuos,
-        color='purple',
+        color=estilo["color_puntos"],
         s=100,
         marker='D',
         label='Residuos'
@@ -251,7 +261,7 @@ Fecha: {datetime.now().strftime('%d/%m/%Y %H:%M')}
 """
     return informe, evaluacion['estado']
 
-def actualizar_analisis(df, n_replicas, unidad_medida):
+def actualizar_analisis(df, n_replicas, unidad_medida, estilo_grafico):
     if df is None or df.empty:
         return "Error en los datos", None, "No se pueden generar análisis", df
 
@@ -274,7 +284,7 @@ def actualizar_analisis(df, n_replicas, unidad_medida):
     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]
 
-    fig = generar_graficos(df_valid, n_replicas, unidad_medida)
+    fig = generar_graficos(df_valid, n_replicas, unidad_medida, estilo_grafico)
     informe, estado = generar_informe_completo(df_valid, n_replicas, unidad_medida)
 
     return estado, fig, informe, df
@@ -524,6 +534,13 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as interfaz:
             ejemplo_od_btn = gr.Button("📋 Cargar Ejemplo OD", variant="secondary")
             sinteticos_btn = gr.Button("🧪 Generar Datos Sintéticos", variant="secondary")
 
+        with gr.Row():
+            estilo_grafico_dropdown = gr.Dropdown(
+                choices=["Estilo 1", "Estilo 2", "Estilo 3", "Estilo 4"],
+                value="Estilo 1",
+                label="Estilo del Gráfico"
+            )
+
         tabla_output = gr.DataFrame(
             wrap=True,
             label="Tabla de Datos",
@@ -551,7 +568,7 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as interfaz:
     # Evento al presionar el botón Calcular
     calcular_btn.click(
         fn=actualizar_analisis,
-        inputs=[tabla_output, replicas_slider, unidad_input],
+        inputs=[tabla_output, replicas_slider, unidad_input, estilo_grafico_dropdown],
         outputs=output_components
     )
 
@@ -657,7 +674,7 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as interfaz:
         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")
+        estado, fig, informe, df = actualizar_analisis(df, n_replicas, "UFC", "Estilo 1")
         return (
             2000000,
             "UFC",