Update app.py

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@@ -951,7 +951,7 @@ def tab_inicio_mass(df_ods=None, df_metas=None, df_indicador=None):
                 <div style="display: flex; flex-direction: column; align-items: center; text-align: center; flex: 1; min-width: 150px;">
                     <img src="{dict_logos[row['logo_id']]}" 
                          alt="ODS {row['ODS_ID']}" 
-                         width="{int(100*(row['score']**3))}"
+                         width="{int(100*(row['score']**1))}"
                          style="margin: 0 auto; display: block;" />
                     <p style="margin: 10px 0 5px 0; color: #333; font-size: 12px;"><strong color="#333">Meta:</strong> {row['META_ID']}</p>
                     
@@ -2453,6 +2453,35 @@ def crear_app():
                        
                     
                     with gr.Row():
+                         with gr.Row():
+                                def update_choices(listado):
+                                    return gr.update(choices=listado)
+                            
+                                categorias_mass_state = gr.State(value=[]) # Estado para almacenar categorías disponibles
+                                categorias_mass = gr.Dropdown(
+                                                        choices=categorias_mass_state.value, multiselect=False, label="Categorías"#, info="Selecciona una categoria para aplicar el filtro."
+                                                    )
+                                categorias_mass_state.change(fn=update_choices, inputs=[categorias_mass_state], outputs=[categorias_mass])
+                                
+                                def listar_elementos_categoria(file, categoria): 
+                                    if file is None: # or categoria not in file.columns:
+                                        return "No hay datos disponibles"
+                                    df = pd.read_excel(file)
+                                    if categoria not in df.columns:
+                                        return f"No se encontró la categoría '{categoria}' en el archivo"
+                                    elementos = df[categoria].dropna().unique().tolist()
+                                    # return ", ".join(elementos)
+                                    return gr.update(choices=elementos)
+                                
+                                # filtro_categoria_state = gr.State(value=[]) # Estado para almacenar categorías seleccionadas para filtro
+                                filtro_categoria= gr.Dropdown(
+                                                        choices=[], multiselect=True, interactive=True, label="Elementos de categoría", info="Selecciona una o varias opciones para aplicar el análisis."
+                                                    )
+                                
+                                bttn_filtro_categoria = gr.Button("Aplicar filtro por categoría", variant="secondary")
+                                
+                                categorias_mass.change(fn=listar_elementos_categoria, inputs=[file_output, categorias_mass], outputs=[filtro_categoria])
+                            
                         with gr.Column(scale=3):
                             with gr.Tab("TOP ODS"):
                                 html_inicio_mass = gr.HTML(label="Resultados del análisis masivo - vista inicial")
@@ -2472,7 +2501,7 @@ def crear_app():
                                                 plot_mass_ods = gr.Plot(label="Ranking Global ODS")
                                             with gr.Column(scale=1):
                                                 exp_mass_ods = gr.Markdown()
-                                    with gr.Tab("📊 Priorización con Pareto"):
+                                    with gr.Tab("📊 Priorización con Pareto", visible=False):
                                         gr.HTML("""                    
                                         <div style="background-color: #009EDB; padding: 20px; border-radius: 10px; margin: 20px 0;">
                                             <h3 style="color: #F0F0F0;">📊 Diagrama de Pareto (Regla 80/20)</h3>
@@ -2523,7 +2552,8 @@ def crear_app():
                                                 expMetas_mass = gr.Markdown()
                                     with gr.Tab('Tabla score METAS'):
                                         output_meta_mass_mix = gr.Dataframe(label="Resultados del análisis masivo METAS")
-                                with gr.Row():
+                                        
+                                with gr.Row(visible=False):
                                     with gr.Tab("🏆 Ranking Masivo INDICADORES"):
                                         with gr.Row():
                                             with gr.Column(scale=2):
@@ -2553,34 +2583,7 @@ def crear_app():
                                     with gr.Tab('Tabla score INDICADORES'):
                                         output_indicadores_mass_mix = gr.Dataframe(label="Resultados del análisis masivo INDICADORES")
 
-                            with gr.Row():
-                                def update_choices(listado):
-                                    return gr.update(choices=listado)
-                            
-                                categorias_mass_state = gr.State(value=[]) # Estado para almacenar categorías disponibles
-                                categorias_mass = gr.Dropdown(
-                                                        choices=categorias_mass_state.value, multiselect=False, label="Categorías"#, info="Selecciona una categoria para aplicar el filtro."
-                                                    )
-                                categorias_mass_state.change(fn=update_choices, inputs=[categorias_mass_state], outputs=[categorias_mass])
-                                
-                                def listar_elementos_categoria(file, categoria): 
-                                    if file is None: # or categoria not in file.columns:
-                                        return "No hay datos disponibles"
-                                    df = pd.read_excel(file)
-                                    if categoria not in df.columns:
-                                        return f"No se encontró la categoría '{categoria}' en el archivo"
-                                    elementos = df[categoria].dropna().unique().tolist()
-                                    # return ", ".join(elementos)
-                                    return gr.update(choices=elementos)
-                                
-                                # filtro_categoria_state = gr.State(value=[]) # Estado para almacenar categorías seleccionadas para filtro
-                                filtro_categoria= gr.Dropdown(
-                                                        choices=[], multiselect=True, interactive=True, label="Elementos de categoría", info="Selecciona una o varias opciones para aplicar el análisis."
-                                                    )
-                                
-                                bttn_filtro_categoria = gr.Button("Aplicar filtro por categoría", variant="secondary")
-                                
-                                categorias_mass.change(fn=listar_elementos_categoria, inputs=[file_output, categorias_mass], outputs=[filtro_categoria])
+