Update app.py

app.py

@@ -31,33 +31,50 @@ def load_data():
             else:
                 data = pd.read_excel(uploaded_file)
             
-            # Procesar la columna de fecha si existe
+            # Procesar la columna de fecha si existe (asumiendo que es categórica)
             if 'HML_TXDATE' in data.columns:
                 try:
-                    # Convertir a datetime
-                    data['HML_TXDATE'] = pd.to_datetime(data['HML_TXDATE'])
+                    # Intentar convertir de formato categórico a datetime
+                    # Primero, vamos a ver si podemos extraer el día de la semana del formato existente
+                    data['FECHA_DATETIME'] = pd.to_datetime(data['HML_TXDATE'], errors='coerce')
                     
-                    # Extraer el día de la semana
-                    data['DIA_SEMANA'] = data['HML_TXDATE'].dt.day_name()
+                    if data['FECHA_DATETIME'].isna().all():
+                        st.warning("No se pudo convertir automáticamente la columna de fecha. Intenta especificar el formato.")
+                        fecha_formato = st.text_input(
+                            "Ingresa el formato de fecha (Ej: %Y/%m/%d %H:%M:%S para aaaa/mm/dd HH:MM:SS)",
+                            value="%Y/%m/%d %H:%M:%S"
+                        )
+                        try:
+                            data['FECHA_DATETIME'] = pd.to_datetime(data['HML_TXDATE'], format=fecha_formato, errors='coerce')
+                        except Exception as e:
+                            st.error(f"Error al convertir fechas con formato personalizado: {e}")
                     
-                    # Crear una columna con el formato español (opcional)
-                    dias_esp = {
-                        'Monday': 'Lunes',
-                        'Tuesday': 'Martes',
-                        'Wednesday': 'Miércoles',
-                        'Thursday': 'Jueves',
-                        'Friday': 'Viernes',
-                        'Saturday': 'Sábado',
-                        'Sunday': 'Domingo'
-                    }
-                    data['DIA_SEMANA_ESP'] = data['DIA_SEMANA'].map(dias_esp)
-                    
-                    # Extraer otras componentes de tiempo útiles
-                    data['HORA'] = data['HML_TXDATE'].dt.hour
-                    data['MES'] = data['HML_TXDATE'].dt.month
-                    data['AÑO'] = data['HML_TXDATE'].dt.year
-                    
-                    st.success("✅ Columna de fecha 'HML_TXDATE' procesada correctamente")
+                    if not data['FECHA_DATETIME'].isna().all():
+                        # Extraer el día de la semana
+                        data['DIA_SEMANA'] = data['FECHA_DATETIME'].dt.day_name()
+                        
+                        # Crear una columna con el formato español
+                        dias_esp = {
+                            'Monday': 'Lunes',
+                            'Tuesday': 'Martes',
+                            'Wednesday': 'Miércoles',
+                            'Thursday': 'Jueves',
+                            'Friday': 'Viernes',
+                            'Saturday': 'Sábado',
+                            'Sunday': 'Domingo'
+                        }
+                        data['DIA_SEMANA_ESP'] = data['DIA_SEMANA'].map(dias_esp)
+                        
+                        # Extraer componentes de fecha para agrupación
+                        data['FECHA_SOLO'] = data['FECHA_DATETIME'].dt.date
+                        data['SEMANA'] = data['FECHA_DATETIME'].dt.isocalendar().week
+                        data['MES'] = data['FECHA_DATETIME'].dt.month
+                        data['AÑO'] = data['FECHA_DATETIME'].dt.year
+                        
+                        st.success("✅ Columna de fecha 'HML_TXDATE' procesada correctamente")
+                    else:
+                        st.warning("No se pudo extraer información de la fecha. Verificar formato.")
+                        
                 except Exception as e:
                     st.warning(f"No se pudo procesar la columna de fecha: {e}")
             
@@ -67,7 +84,70 @@ def load_data():
             return None
     return None
 
-# Función para generar gráficos basados en conteos
+# Función para generar gráficos basados en conteos por persona y día/semana
+def create_person_performance_plot(data, person_col, time_unit, metric_col=None, plot_type="Barras"):
+    if person_col not in data.columns:
+        st.error(f"La columna de persona '{person_col}' no existe en el dataset")
+        return None
+    
+    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
+    
+    # Determinar la columna de tiempo según la unidad seleccionada
+    if time_unit == "Día":
+        if 'FECHA_SOLO' not in data.columns:
+            st.error("La columna de fecha diaria no está disponible. Asegúrate de que la fecha fue procesada correctamente.")
+            return None
+        time_col = 'FECHA_SOLO'
+        time_label = 'Fecha'
+    elif time_unit == "Día de semana":
+        if 'DIA_SEMANA_ESP' not in data.columns:
+            st.error("La columna de día de semana no está disponible. Asegúrate de que la fecha fue procesada correctamente.")
+            return None
+        time_col = 'DIA_SEMANA_ESP'
+        time_label = 'Día de semana'
+    elif time_unit == "Semana":
+        if 'SEMANA' not in data.columns:
+            st.error("La columna de semana no está disponible. Asegúrate de que la fecha fue procesada correctamente.")
+            return None
+        time_col = 'SEMANA'
+        time_label = 'Semana'
+    else:
+        st.error(f"Unidad de tiempo '{time_unit}' no reconocida")
+        return None
+    
+    # Contar unidades o usar la métrica especificada
+    if metric_col is None or metric_col == 'Conteo':
+        # Agrupar y contar filas
+        performance_data = data.groupby([time_col, person_col]).size().reset_index(name='Unidades')
+    else:
+        # Agrupar y sumar la métrica especificada
+        performance_data = data.groupby([time_col, person_col])[metric_col].sum().reset_index(name='Unidades')
+    
+    # Asegurarse de que el dataframe tiene las columnas necesarias
+    if set([time_col, person_col, 'Unidades']).issubset(performance_data.columns):
+        # Crear visualización según el tipo de gráfico
+        if plot_type == "Barras":
+            sns.barplot(x=time_col, y='Unidades', hue=person_col, data=performance_data, ax=ax)
+            plt.title(f"Unidades por {time_label} y Persona")
+            plt.xlabel(time_label)
+            plt.ylabel('Unidades')
+            plt.xticks(rotation=45, ha='right')
+            plt.legend(title="Persona")
+        elif plot_type == "Líneas":
+            sns.lineplot(x=time_col, y='Unidades', hue=person_col, data=performance_data, marker='o', ax=ax)
+            plt.title(f"Tendencia de Unidades por {time_label} y Persona")
+            plt.xlabel(time_label)
+            plt.ylabel('Unidades')
+            plt.xticks(rotation=45, ha='right')
+            plt.legend(title="Persona")
+    else:
+        plt.text(0.5, 0.5, "No se pudieron generar los datos para la visualización", 
+                ha='center', va='center', transform=ax.transAxes)
+    
+    plt.tight_layout()
+    return fig
+
+# Función para generar gráficos básicos basados en conteos
 def create_count_plot(data, x_col, plot_type):
     fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
     
@@ -175,49 +255,106 @@ def main():
         col_type_df = pd.DataFrame(list(col_types.items()), columns=['Columna', 'Tipo'])
         st.dataframe(col_type_df)
         
-        # Selección de columnas y tipo de gráfico
-        st.subheader("Crear visualización")
-        
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        
-        with col1:
-            # Visualizaciones basadas en conteo
-            plot_type = st.selectbox(
-                "Tipo de gráfico", 
-                ["Barras", "Pastel", "Histograma"]
-            )
+        # Pestaña para diferentes tipos de visualización
+        tab1, tab2 = st.tabs(["Visualización por Persona/Tiempo", "Visualización Simple"])
         
-        with col2:
-            # Mostrar opciones especiales para día de la semana si existe
-            if 'DIA_SEMANA_ESP' in data.columns:
-                use_day_of_week = st.checkbox("¿Analizar por día de la semana?")
-                if use_day_of_week:
-                    x_col = "DIA_SEMANA_ESP"
-                else:
-                    x_col = st.selectbox("Selecciona la columna para analizar", all_cols)
-            else:
-                x_col = st.selectbox("Selecciona la columna para analizar", all_cols)
+        # Pestaña 1: Visualización por Persona y Tiempo
+        with tab1:
+            st.subheader("Rendimiento por Persona y Tiempo")
+            
+            col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)
+            
+            with col1:
+                # Seleccionar columna de persona
+                person_col = st.selectbox(
+                    "Selecciona la columna de Persona",
+                    [col for col in all_cols if col_types.get(col) == "Texto/Categórico"]
+                )
+            
+            with col2:
+                # Seleccionar unidad de tiempo
+                time_unit = st.selectbox(
+                    "Selecciona la unidad de tiempo",
+                    ["Día", "Día de semana", "Semana"]
+                )
+            
+            with col3:
+                # Seleccionar tipo de gráfico
+                plot_type = st.selectbox(
+                    "Tipo de gráfico para rendimiento", 
+                    ["Barras", "Líneas"]
+                )
+            
+            with col4:
+                # Seleccionar columna métrica (opcional)
+                metric_options = ["Conteo"] + [col for col in all_cols if col_types.get(col) == "Numérico"]
+                metric_col = st.selectbox("Métrica a medir", metric_options)
+                if metric_col == "Conteo":
+                    metric_col = None
+            
+            # Botón para generar visualización de rendimiento
+            if st.button("Generar Visualización de Rendimiento"):
+                try:
+                    fig = create_person_performance_plot(
+                        data, 
+                        person_col, 
+                        time_unit, 
+                        metric_col, 
+                        plot_type
+                    )
+                    if fig:
+                        st.pyplot(fig)
+                        
+                        # Botón para descargar la imagen
+                        st.markdown(
+                            get_image_download_link(
+                                fig, 
+                                f"Rendimiento_{person_col}_{time_unit}", 
+                                "📥 Descargar imagen"
+                            ), 
+                            unsafe_allow_html=True
+                        )
+                except Exception as e:
+                    st.error(f"Error al generar el gráfico: {e}")
+                    st.info("Sugerencia: Verifica que las columnas seleccionadas existan y sean compatibles.")
         
-        # Crear gráfico
-        if st.button("Generar visualización"):
-            try:
-                st.subheader("Visualización")
-                fig = create_count_plot(data, x_col, plot_type)
-                st.pyplot(fig)
-                
-                # Botón para descargar la imagen
-                st.markdown(
-                    get_image_download_link(
-                        fig, 
-                        f"{plot_type}_{x_col}", 
-                        "📥 Descargar imagen"
-                    ), 
-                    unsafe_allow_html=True
+        # Pestaña 2: Visualización Simple
+        with tab2:
+            st.subheader("Visualización de Conteos Simples")
+            
+            col1, col2 = st.columns(2)
+            
+            with col1:
+                # Visualizaciones basadas en conteo
+                plot_type = st.selectbox(
+                    "Tipo de gráfico simple", 
+                    ["Barras", "Pastel", "Histograma"]
                 )
-                
-            except Exception as e:
-                st.error(f"Error al generar el gráfico: {e}")
-                st.info("Sugerencia: Verifica que la columna seleccionada sea compatible con el tipo de gráfico.")
+            
+            with col2:
+                # Seleccionar columna para analizar
+                x_col = st.selectbox("Selecciona la columna para analizar", all_cols)
+            
+            # Crear gráfico simple
+            if st.button("Generar Visualización Simple"):
+                try:
+                    st.subheader("Visualización")
+                    fig = create_count_plot(data, x_col, plot_type)
+                    st.pyplot(fig)
+                    
+                    # Botón para descargar la imagen
+                    st.markdown(
+                        get_image_download_link(
+                            fig, 
+                            f"{plot_type}_{x_col}", 
+                            "📥 Descargar imagen"
+                        ), 
+                        unsafe_allow_html=True
+                    )
+                    
+                except Exception as e:
+                    st.error(f"Error al generar el gráfico: {e}")
+                    st.info("Sugerencia: Verifica que la columna seleccionada sea compatible con el tipo de gráfico.")
 
 # Ejecutar la aplicación
 if __name__ == "__main__":