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1622 1623 1624 1625 1626 1627 1628 1629 1630 1631 1632 1633 1634 1635 1636 1637 1638 1639 1640 1641 1642 1643 1644 1645 1646 1647 1648 1649 1650 1651 1652 1653 1654 1655 1656 1657 1658 1659 1660 1661 1662 1663 1664 1665 1666 1667 1668 1669 1670 1671 1672 1673 1674 1675 1676 1677 1678 1679 1680 1681 1682 1683 1684 1685 1686 1687 1688 1689 1690 1691 1692 1693 1694 1695 1696 1697 1698 1699 1700 1701 1702 1703 1704 1705 1706 1707 1708 1709 1710 1711 1712 1713 1714 1715 1716 1717 1718 1719 1720 1721 1722 1723 1724 1725 1726 1727 1728 1729 1730 1731 1732 1733 1734 1735 1736 1737 1738 1739 1740 1741 1742 1743 1744 1745 1746 1747 1748 1749 1750 1751 1752 1753 1754 1755 1756 1757 1758 1759 1760 1761 1762 1763 1764 1765 1766 1767 1768 1769 1770 1771 1772 1773 1774 1775 1776 1777 1778 1779 1780 1781 1782 1783 1784 1785 1786 1787 1788 1789 1790 1791 1792 1793 1794 1795 1796 1797 1798 1799 1800 1801 1802 1803 1804 1805 1806 1807 1808 1809 1810 1811 1812 1813 1814 1815 1816 1817 1818 1819 1820 1821 1822 1823 1824 1825 1826 1827 1828 1829 1830 1831 1832 1833 1834 1835 1836 1837 1838 1839 1840 1841 1842 1843 1844 1845 1846 1847 1848 1849 1850 1851 1852 1853 1854 1855 1856 1857 1858 1859 1860 1861 1862 1863 1864 1865 1866 1867 1868 1869 1870 1871 1872 1873 1874 1875 1876 1877 1878 1879 1880 1881 1882 1883 1884 1885 1886 1887 1888 1889 1890 1891 1892 1893 1894 1895 1896 1897 1898 1899 1900 1901 1902 1903 1904 1905 1906 1907 1908 1909 1910 1911 1912 1913 1914 1915 1916 1917 1918 1919 1920 1921 1922 1923 1924 1925 1926 1927 1928 1929 1930 1931 1932 1933 1934 1935 1936 1937 1938 1939 1940 1941 1942 1943 1944 1945 1946 1947 1948 1949 1950 1951 1952 1953 1954 1955 1956 1957 1958 1959 1960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 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2222 2223 2224 2225 2226 2227 2228 2229 2230 2231 2232 2233 2234 2235 2236 2237 2238 2239 2240 2241 2242 2243 2244 2245 2246 2247 2248 2249 2250 2251 2252 2253 2254 2255 2256 2257 2258 2259 2260 2261 2262 2263 2264 2265 2266 2267 2268 2269 2270 2271 2272 2273 2274 2275 2276 2277 2278 2279 2280 2281 2282 2283 2284 2285 2286 2287 2288 2289 2290 2291 2292 2293 2294 2295 2296 2297 2298 2299 2300 2301 2302 2303 2304 2305 2306 2307 2308 2309 2310 2311 2312 2313 2314 2315 2316 2317 2318 2319 2320 2321 2322 2323 2324 2325 2326 2327 2328 2329 2330 2331 2332 2333 2334 2335 2336 2337 2338 2339 2340 2341 2342 2343 2344 2345 2346 2347 2348 2349 2350 2351 2352 2353 2354 2355 2356 2357 2358 2359 2360 2361 2362 2363 2364 2365 2366 2367 2368 2369 2370 2371 2372 2373 2374 2375 2376 2377 2378 2379 2380 2381 2382 2383 2384 2385 2386 2387 2388 2389 2390 2391 2392 2393 2394 2395 2396 2397 2398 2399 2400 2401 2402 2403 2404 2405 2406 2407 2408 2409 2410 2411 2412 2413 2414 2415 2416 2417 2418 2419 2420 2421 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import dash
from dash import html, dcc, dash_table, Input, Output, State
import plotly.express as px
import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.graph_objects as go
import pycountry_convert as pc
import pycountry
import gunicorn
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
from apscheduler.triggers.interval import IntervalTrigger
import atexit
from datetime import datetime, timezone # <-- AÑADE timezone
iracing_ragions = {
'US':['US'],
'Mexico':['MX'],
'Brazil':['BR'],
'Canada':['CA'],
'Atlantic':['GL'],
'Japan':['JP'],
'South America':['AR','PE','UY','CL','PY','BO','EC','CO','VE','GY','PA','CR','NI','HN','GT','BZ','SV','JM','DO','BS'],
'Iberia':['ES','PT','AD'],
'International':['RU','IL'],
'France':['FR'],
'UK & I':['GB','IE'], # <-- CORREGIDO: ' IE' -> 'IE' y nombre
'Africa':['ZA','BW','ZW','ZM','CD','GA','BI','RW','UG','KE','SO','MG','SZ','NG','GH','CI','BF','NE','GW','GM','SN','MR','EH','MA','DZ','LY','TN','EG','DJ'],
'Italy':['IT'],
'Central EU':['PL','CZ','SK','HU','SI','HR','RS','ME','AL','RO','MD','UA','BY','EE','LV','LT'],
'Finland':['FI'],
'DE-AT-CH':['CH','AT','DE'], # <-- CORRECCIÓN: Eliminado el ''
'Scandinavia':['DK','SE','NO'],
'Australia & NZ':['AU','NZ'],
'Asia':['SA','JO','IQ','YE','OM','AE','QA','IN','PK','AF','NP','BD','MM','TH','KH','VN','MY','ID','CN','PH','KR','MN','KZ','KG','UZ','TJ','AF','TM','LK'],
'Benelux':['NL','BE','LU']
}
DATA_STATUS = {}
LAST_SUCCESSFUL_STATUS = {}
def load_and_process_data(filename):
"""Función para cargar y pre-procesar un archivo de disciplina."""
print(f"Loading and processing {filename}...")
df = pd.read_csv(filename)
# Nuevas columnas en mayúsculas
new_columns = [
'DRIVER', 'CUSTID', 'LOCATION', 'CLUB_NAME', 'STARTS', 'WINS',
'AVG_START_POS', 'AVG_FINISH_POS', 'AVG_POINTS', 'TOP25PCNT',
'LAPS', 'LAPSLEAD', 'AVG_INC', 'CLASS', 'IRATING', 'TTRATING',
'TOT_CLUBPOINTS', 'CHAMPPOINTS'
]
# Reemplazar las columnas (asumiendo que el orden es correcto)
if len(df.columns) == len(new_columns):
df.columns = new_columns
'''filename_parquet = filename.replace('.csv', '.parquet')
df = pd.read_parquet(filename_parquet)'''
df = df[df['IRATING'] > 1]
df = df[df['STARTS'] > 1]
df = df[df['CLASS'].str.contains('D|C|B|A|P|R', na=False)]
country_to_region_map = {country: region for region, countries in iracing_ragions.items() for country in countries}
df['REGION'] = df['LOCATION'].map(country_to_region_map).fillna('International')
df['Rank World'] = df['IRATING'].rank(method='first', ascending=False).fillna(0).astype(int)
df['Rank Region'] = df.groupby('REGION')['IRATING'].rank(method='first', ascending=False).fillna(0).astype(int)
df['Rank Country'] = df.groupby('LOCATION')['IRATING'].rank(method='first', ascending=False).fillna(0).astype(int)
df['CLASS'] = df['CLASS'].str[0]
print(f"Finished processing {filename}.")
return df
def update_all_data():
"""Actualiza todos los archivos de datos"""
global DATA_STATUS
print(f"\n{'='*60}")
print(f"🔄 SCHEDULED DATA UPDATE STARTED")
print(f"Time: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
print(f"{'='*60}")
files_to_update = {
'ROAD.csv': 'https://raw.githubusercontent.com/danielsaed/iRacing-dashboard/refs/heads/branch_actions/data/ROAD.csv',
'FORMULA.csv': 'https://raw.githubusercontent.com/danielsaed/iRacing-dashboard/refs/heads/branch_actions/data/FORMULA.csv',
'OVAL.csv': 'https://raw.githubusercontent.com/danielsaed/iRacing-dashboard/refs/heads/branch_actions/data/OVAL.csv',
'DROAD.csv': 'https://raw.githubusercontent.com/danielsaed/iRacing-dashboard/refs/heads/branch_actions/data/DROAD.csv',
'DOVAL.csv': 'https://raw.githubusercontent.com/danielsaed/iRacing-dashboard/refs/heads/branch_actions/data/DOVAL.csv'
}
try:
status_url = 'https://raw.githubusercontent.com/danielsaed/iRacing-dashboard/branch_actions/update_status.json'
# Leemos el JSON y lo guardamos en la variable de estado actual
current_status_data = pd.read_json(status_url, typ='series').to_dict()
DATA_STATUS = current_status_data
# Si el estado actual es exitoso, lo guardamos como el último éxito conocido.
if DATA_STATUS.get('status') == 'success':
LAST_SUCCESSFUL_STATUS = DATA_STATUS
print(f"✅ Status file loaded successfully: {DATA_STATUS}")
except Exception as e:
print(f"❌ Could not load status file: {e}")
# Si no podemos leer el archivo, el estado actual es desconocido.
DATA_STATUS = {'status': 'unknown', 'last_update_utc': datetime.now(timezone.utc).isoformat()}
print(f"🎉 SCHEDULED DATA UPDATE COMPLETED")
print(f"{'='*60}\n")
for filename in files_to_update:
try:
print(f"🔄 Updating {filename}...")
new_data = load_and_process_data(files_to_update[filename])
DISCIPLINE_DATAFRAMES[filename] = new_data
print(f"✅ {filename} updated successfully! ({len(new_data)} records)")
except Exception as e:
print(f"❌ Error updating {filename}: {str(e)}")
print(f"🎉 SCHEDULED DATA UPDATE COMPLETED")
print(f"{'='*60}\n")
try:
status_url = 'https://raw.githubusercontent.com/danielsaed/iRacing-dashboard/branch_actions/update_status.json'
DATA_STATUS = pd.read_json(status_url, typ='series').to_dict()
# Si la carga inicial es exitosa, la guardamos como el último éxito.
if DATA_STATUS.get('status') == 'success':
LAST_SUCCESSFUL_STATUS = DATA_STATUS
print(f"✅ Initial status loaded: {DATA_STATUS}")
except Exception as e:
print(f"❌ Initial status load failed: {e}")
DATA_STATUS = {'status': 'unknown', 'last_update_utc': datetime.now(timezone.utc).isoformat()}
# CARGA INICIAL
DISCIPLINE_DATAFRAMES = {
'ROAD.csv': load_and_process_data('https://raw.githubusercontent.com/danielsaed/iRacing-dashboard/refs/heads/branch_actions/data/ROAD.csv'),
'FORMULA.csv': load_and_process_data('https://raw.githubusercontent.com/danielsaed/iRacing-dashboard/refs/heads/branch_actions/data/FORMULA.csv'),
'OVAL.csv': load_and_process_data('https://raw.githubusercontent.com/danielsaed/iRacing-dashboard/refs/heads/branch_actions/data/OVAL.csv'),
'DROAD.csv': load_and_process_data('https://raw.githubusercontent.com/danielsaed/iRacing-dashboard/refs/heads/branch_actions/data/DROAD.csv'),
'DOVAL.csv': load_and_process_data('https://raw.githubusercontent.com/danielsaed/iRacing-dashboard/refs/heads/branch_actions/data/DOVAL.csv')
}
# CONFIGURAR EL SCHEDULER
scheduler = BackgroundScheduler()
scheduler.add_job(
func=update_all_data,
trigger=IntervalTrigger(hours=12), # Ejecutar cada 2 horas
id='data_update_job',
name='Update iRacing Data',
replace_existing=True
)
# INICIAR EL SCHEDULER
scheduler.start()
print("🚀 Automatic data updater started with APScheduler!")
print("📅 Updates scheduled every 2 hours")
# ASEGURAR QUE EL SCHEDULER SE CIERRE AL CERRAR LA APP
atexit.register(lambda: scheduler.shutdown())
def create_irating_trend_line_chart(df):
"""
Crea un gráfico de líneas que muestra el promedio de carreras corridas
para diferentes rangos de iRating, eliminando valores atípicos.
"""
# --- 1. Eliminar Outliers ---
# Calculamos el percentil 99 para las carreras y filtramos para
# que unos pocos pilotos con miles de carreras no desvíen el promedio.
max_starts = df['STARTS'].quantile(0.95)
min_starts = df['STARTS'].quantile(0.001)
print(max_starts)
print(min_starts)
df_filtered = df[df['STARTS'] <= max_starts]
df_filtered = df[df['STARTS'] >= min_starts]
# --- 2. Agrupar iRating en Bins ---
# Creamos los rangos de 0 a 11000, en pasos de 1000.
bins = list(range(0, 12000, 1000))
labels = [f'{i/1000:.0f}k - {i/1000+1-0.001:.1f}k' for i in bins[:-1]]
df_filtered['irating_bin'] = pd.cut(df_filtered['IRATING'], bins=bins, labels=labels, right=False)
# --- 3. Calcular el promedio de carreras por bin ---
trend_data = df_filtered.groupby('irating_bin').agg(
avg_starts=('STARTS', 'mean'),
num_pilots=('DRIVER', 'count')
).reset_index()
# --- 4. Crear el Gráfico ---
fig = go.Figure(data=go.Scatter(
x=trend_data['irating_bin'],
y=trend_data['avg_starts'],
mode='lines+markers', # Líneas y puntos en cada dato
marker=dict(
color='rgba(0, 111, 255, 1)',
size=8,
line=dict(width=1, color='white')
),
line=dict(color='rgba(0, 111, 255, 0.7)'),
customdata=trend_data['num_pilots'],
hovertemplate=(
"<b>iRating Range:</b> %{x}<br>" +
"<b>Average Races:</b> %{y:.0f}<br>" +
"<b>Drivers in this range:</b> %{customdata:,}<extra></extra>"
)
))
fig.update_layout(
template='plotly_dark',
paper_bgcolor='rgba(11,11,19,1)',
plot_bgcolor='rgba(11,11,19,1)',
font=GLOBAL_FONT,
xaxis=dict(
title_text='iRating Range', # Texto del título
title_font=dict(size=12), # Estilo de la fuente del título
showgrid=True,
gridwidth=1,
gridcolor='rgba(255,255,255,0.1)'
),
yaxis=dict(
title_text='Avg. Races', # Texto del título
title_font=dict(size=12), # Estilo de la fuente del título
showgrid=True,
gridwidth=1,
gridcolor='rgba(255,255,255,0.1)'
),
margin=dict(l=10, r=10, t=0, b=10),
)
return fig
def calculate_competitiveness(df):
"""
Calcula el iRating promedio de los 100 mejores pilotos para cada región y país.
Descarta grupos con menos de 100 pilotos.
"""
# --- Cálculo para Regiones ---
# Filtramos regiones con al menos 100 pilotos
region_counts = df['REGION'].value_counts()
valid_regions = region_counts[region_counts >= 100].index
region_scores = {}
for region in valid_regions:
# Tomamos el top 100 por iRating y calculamos el promedio
top_100 = df[df['REGION'] == region].nlargest(100, 'IRATING')
region_scores[region] = top_100['IRATING'].mean()
# Convertimos a DataFrame, ordenamos y tomamos el top 10
top_regions_df = pd.DataFrame(list(region_scores.items()), columns=['REGION', 'avg_irating'])
top_regions_df = top_regions_df.sort_values('avg_irating', ascending=False)
# --- Cálculo para Países ---
# Mismo proceso para países
country_counts = df['LOCATION'].value_counts()
valid_countries = country_counts[country_counts >= 100].index
country_scores = {}
for country in valid_countries:
top_100 = df[df['LOCATION'] == country].nlargest(100, 'IRATING')
country_scores[country] = top_100['IRATING'].mean()
top_countries_df = pd.DataFrame(list(country_scores.items()), columns=['LOCATION', 'avg_irating'])
top_countries_df = top_countries_df.sort_values('avg_irating', ascending=False)
return top_regions_df, top_countries_df
def create_region_bubble_chart(df):
df = df[df['REGION'] != 'Atlantic']
region_stats = df.groupby('REGION').agg(
avg_starts=('STARTS', 'mean'),
avg_irating=('IRATING', 'mean'),
num_pilots=('DRIVER', 'count')
).reset_index()
# --- ¡CLAVE PARA EL ORDEN! ---
# Al ordenar de menor a mayor, Plotly dibuja las burbujas pequeñas al final,
# asegurando que queden por encima de las grandes. ¡Esto ya está correcto!
region_stats = region_stats.sort_values('num_pilots', ascending=True)
hover_text_pilots = (region_stats['num_pilots'] / 1000).round(1).astype(str) + 'k'
fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Scatter(
x=region_stats['avg_irating'],
y=region_stats['avg_starts'],
mode='markers+text',
text=region_stats['REGION'],
textposition='top center',
# --- MODIFICACIÓN: Añadimos fondo al texto ---
textfont=dict(
size=8,
color='rgba(255, 255, 255, 0.9)',
family='Lato, sans-serif'
),
# --- FIN DE LA MODIFICACIÓN ---
marker=dict(
size=region_stats['num_pilots'],
sizemode='area',
sizeref=2.*max(region_stats['num_pilots'])/(50.**2.3),
sizemin=6,
# --- MODIFICACIÓN: Coloreamos por número de pilotos ---
color=region_stats['num_pilots'],
# Usamos la misma escala de colores que el mapa para coherencia
colorscale=[
[0.0, '#050A28'],
[0.05, '#0A1950'],
[0.15, '#0050B4'],
[0.3, '#006FFF'],
[0.5, '#3C96FF'],
[0.7, '#82BEFF'],
[1.0, '#DCEBFF']
],
cmin=0,
cmax=20000,
showscale=False
# --- FIN DE LA MODIFICACIÓN ---
),
customdata=np.stack((hover_text_pilots, region_stats['num_pilots']), axis=-1),
hovertemplate=(
"<b>%{text}</b><br>" +
"Avg. iRating: %{x:.0f}<br>" +
"Avg. Races: %{y:.1f}<br>" +
"Driver Qty: %{customdata[0]} (%{customdata[1]:,})<extra></extra>"
)
))
"""title=dict(
text='Regions (Avg. iRating, Avg. Races, Qty. Drivers)',
font=dict(color='white', size=14),
x=0.5,
xanchor='center'
),
font=GLOBAL_FONT,"""
fig.update_layout(
#xaxis_title='Avg. iRating',
#yaxis_title='Avg. Races',
template='plotly_dark',
paper_bgcolor='rgba(11,11,19,1)',
plot_bgcolor='rgba(11,11,19,1)',
# --- AÑADIMOS ESTILO DE GRID IGUAL AL HISTOGRAMA ---
xaxis=dict(
title_text='Avg. iRating', # Texto del título
title_font=dict(size=12), # Estilo de la fuente del título
showgrid=True,
gridwidth=1,
gridcolor='rgba(255,255,255,0.1)'
),
yaxis=dict(
title_text='Avg. Races', # Texto del título
title_font=dict(size=12), # Estilo de la fuente del título
showgrid=True,
gridwidth=1,
gridcolor='rgba(255,255,255,0.1)'
),
# --- FIN DEL ESTILO DE GRID ---
margin=dict(l=10, r=10, t=0, b=10),
)
return fig
def create_kpi_global(filtered_df, filter_context="World"):
total_pilots = len(filtered_df)
avg_irating = filtered_df['IRATING'].mean() if total_pilots > 0 else 0
avg_starts = filtered_df['STARTS'].mean() if total_pilots > 0 else 0
avg_wins = filtered_df['WINS'].mean() if total_pilots > 0 else 0
fig = go.Figure()
kpis = [
{'value': total_pilots, 'title': f"Drivers {filter_context}", 'format': ',.0f'},
{'value': avg_irating, 'title': "Avg iRating", 'format': ',.0f'},
{'value': avg_starts, 'title': "Avg Starts", 'format': '.1f'},
{'value': avg_wins, 'title': "Avg Wins", 'format': '.2f'}
]
for i, kpi in enumerate(kpis):
fig.add_trace(go.Indicator(
mode="number",
value=kpi['value'],
number={'valueformat': kpi['format'], 'font': {'size': 20}},
# --- MODIFICACIÓN: Añadimos <b> para poner el texto en negrita ---
title={"text": f"<b>{kpi['title']}</b>", 'font': {'size': 16}},
domain={'row': 0, 'column': i}
))
fig.update_layout(
grid={'rows': 1, 'columns': 4, 'pattern': "independent"},
template='plotly_dark',
paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
plot_bgcolor="#BD1818",
margin=dict(l=20, r=20, t=50, b=10),
height=60,
font=GLOBAL_FONT
)
return fig
def create_kpi_pilot(filtered_df, pilot_info=None, filter_context="World"):
fig = go.Figure()
title_text = "Select a Driver"
# Si NO hay información del piloto, creamos una figura vacía y ocultamos los ejes.
if pilot_info is None:
fig.update_layout(
paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
xaxis_visible=False,
yaxis_visible=False,
height=240, # Aumentamos la altura considerablemente
annotations=[
dict(
text="<b>Select or search a driver</b>",
xref="paper",
yref="paper",
x=0.5,
y=0.5,
showarrow=False,
font=dict(
size=12,
color="grey"
)
)
]
)
return fig
# Si SÍ hay información del piloto, procedemos como antes.
pilot_name = pilot_info.get('DRIVER', 'Piloto')
title_text = f"<b>{pilot_name}</b>"
rank_world = pilot_info.get('Rank World', 0)
rank_region = pilot_info.get('Rank Region', 0)
rank_country = pilot_info.get('Rank Country', 0)
percentil_world = (1 - (rank_world / len(df))) * 100 if len(df) > 0 else 0
region_df = df[df['REGION'] == pilot_info.get('REGION')]
percentil_region = (1 - (rank_region / len(region_df))) * 100 if len(region_df) > 0 else 0
country_df = df[df['LOCATION'] == pilot_info.get('LOCATION')]
percentil_country = (1 - (rank_country / len(country_df))) * 100 if len(country_df) > 0 else 0
kpis_piloto = [
{'rank': rank_world, 'percentil': percentil_world, 'title': "World Rank"},
{'rank': rank_region, 'percentil': percentil_region, 'title': "Region Rank"},
{'rank': rank_country, 'percentil': percentil_country, 'title': "Country Rank"}
]
# Layout vertical con más espacio
for i, kpi in enumerate(kpis_piloto):
fig.add_trace(go.Indicator(
mode="number",
value=kpi['rank'],
number={'prefix': "#", 'font': {'size': 18}}, # Número más grande
title={
"text": f"<b>{kpi['title']}</b><span style='font-size:11px;color:gray'>(Top {100-kpi['percentil']:.1f}%)</span>",
'font': {'size': 12} # Título más grande
},
domain={
'row': i,
'column': 0,
# AGREGAMOS ESPACIADO ESPECÍFICO PARA CADA KPI
'y': [0.75 - i*0.32, 0.95 - i*0.32] # Da más espacio vertical a cada KPI
}
))
fig.update_layout(
title={
'text': title_text,
'y': 0.98, 'x': 0.5, 'xanchor': 'center', 'yanchor': 'top',
'font': {'size': 28}
},
# CAMBIO: Eliminamos el grid automático y usamos dominios manuales
template='plotly_dark',
paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
margin=dict(l=20, r=20, t=35, b=15), # Más margen arriba y abajo
height=240, # Altura aumentada considerablemente
font=GLOBAL_FONT,
showlegend=False
)
return fig
def create_density_heatmap(df):
# --- 1. Preparación de datos ---
num_bins_tendencia = 50
df_copy = df.copy()
df_copy['irating_bin'] = pd.cut(df_copy['IRATING'], bins=num_bins_tendencia)
# MODIFICACIÓN: Añadimos 'mean' al cálculo de agregación
stats_per_bin = df_copy.groupby('irating_bin')['AVG_INC'].agg(['max', 'min', 'mean']).reset_index()
stats_per_bin['irating_mid'] = stats_per_bin['irating_bin'].apply(lambda b: b.mid)
stats_per_bin = stats_per_bin.sort_values('irating_mid').dropna()
# --- 2. CÁLCULO DE LA REGRESIÓN LINEAL ---
# Coeficientes para máximos y mínimos (sin cambios)
max_coeffs = np.polyfit(stats_per_bin['irating_mid'], stats_per_bin['max'], 1)
max_line_func = np.poly1d(max_coeffs)
min_coeffs = np.polyfit(stats_per_bin['irating_mid'], stats_per_bin['min'], 1)
min_line_func = np.poly1d(min_coeffs)
# NUEVO: Coeficientes para la línea de promedios
mean_coeffs = np.polyfit(stats_per_bin['irating_mid'], stats_per_bin['mean'], 1)
mean_line_func = np.poly1d(mean_coeffs)
# Generamos los puntos Y para las líneas rectas
x_trend = stats_per_bin['irating_mid']
y_trend_max = max_line_func(x_trend)
y_trend_min = min_line_func(x_trend)
y_trend_mean = mean_line_func(x_trend) # NUEVO
# --- 3. Creación de las trazas del gráfico ---
heatmap_trace = go.Histogram2d(
x=df['IRATING'],
y=df['AVG_INC'],
colorscale='Plasma',
nbinsx=100, nbinsy=100, zmin=0, zmax=50,
name='Densidad'
)
max_line_trace = go.Scatter(
x=x_trend, y=y_trend_max, mode='lines',
name='Tendency Max AVG_INC',
line=dict(color='red', width=1, dash='dash')
)
min_line_trace = go.Scatter(
x=x_trend, y=y_trend_min, mode='lines',
name='Tendency Min AVG_INC',
line=dict(color='lime', width=1, dash='dash')
)
# NUEVO: Traza para la línea de promedio
mean_line_trace = go.Scatter(
x=x_trend,
y=y_trend_mean,
mode='lines',
name='Tendency Average Incidents',
line=dict(color='black', width=2, dash='solid')
)
# --- 4. Combinación de las trazas en una sola figura ---
# MODIFICACIÓN: Añadimos la nueva traza a la lista de datos
fig = go.Figure(data=[heatmap_trace, max_line_trace, min_line_trace, mean_line_trace])
fig.update_layout(
font=GLOBAL_FONT,
xaxis_title='iRating',
yaxis_title='Incidents Per Race',
template='plotly_dark',
paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
xaxis=dict(range=[0, 12000], showgrid=True, gridwidth=1, gridcolor='rgba(255,255,255,0.1)'),
yaxis=dict(range=[0,25], showgrid=True, gridwidth=1, gridcolor='rgba(255,255,255,0.1)'),
legend=dict(yanchor="top", y=0.99, xanchor="right", x=0.99)
)
return fig
def country_to_continent_code(country_code):
try:
# Convierte el código de país de 2 letras a código de continente
continent_code = pc.country_alpha2_to_continent_code(country_code)
return continent_code
except (KeyError, TypeError):
# Devuelve 'Otros' si el código no se encuentra o es inválido
return 'Otros'
def create_continent_map(df, selected_region='ALL', selected_country='ALL'):
# La preparación de datos es la misma
country_counts = df['LOCATION'].value_counts().reset_index()
country_counts.columns = ['LOCATION_2_LETTER', 'PILOTOS']
def alpha2_to_alpha3(code):
try:
return pycountry.countries.get(alpha_2=code).alpha_3
except (LookupError, AttributeError):
return None
country_counts['LOCATION_3_LETTER'] = country_counts['LOCATION_2_LETTER'].apply(alpha2_to_alpha3)
country_counts.dropna(subset=['LOCATION_3_LETTER'], inplace=True)
# Lógica de coloreado y hover avanzada (sin cambios)
show_scale = True
color_column = 'PILOTOS'
color_scale = [
[0.0, '#050A28'], # 1. Azul casi negro
[0.05, '#0A1950'], # 2. Azul marino oscuro
[0.15, '#0050B4'], # 3. Azul estándar
[0.3, '#006FFF'], # 4. Azul Eléctrico (punto focal)
[0.5, '#3C96FF'], # 5. Azul brillante
[0.7, '#82BEFF'], # 6. Azul claro (cielo)
[1.0, '#DCEBFF'] # 7. Resplandor azulado (casi blanco)
]
range_color_val = [0, 20000]
# Creación del mapa base
fig = px.choropleth(
country_counts,
locations="LOCATION_3_LETTER",
locationmode="ISO-3",
color=color_column,
# --- CORRECCIÓN CLAVE AQUÍ ---
# Ya no usamos hover_name, pasamos todo a custom_data
custom_data=['LOCATION_2_LETTER', 'PILOTOS'],
color_continuous_scale=color_scale,
projection="natural earth",
range_color=range_color_val
)
# Actualizamos la plantilla del hover para usar las variables correctas de custom_data
fig.update_traces(
hovertemplate="<b>%{customdata[0]}</b><br>Drivers: %{customdata[1]}<extra></extra>"
)
# Lógica de zoom dinámico (sin cambios)
if selected_country != 'ALL' and selected_country in country_coords:
zoom_level = 4 if selected_country not in ['US', 'CA', 'AU', 'BR', 'AR'] else 3
fig.update_geos(center=country_coords[selected_country], projection_scale=zoom_level)
elif selected_region != 'ALL':
countries_in_region = iracing_ragions.get(selected_region, [])
lats = [country_coords[c]['lat'] for c in countries_in_region if c in country_coords]
lons = [country_coords[c]['lon'] for c in countries_in_region if c in country_coords]
if lats and lons:
center_lat = sum(lats) / len(lats)
center_lon = sum(lons) / len(lons)
zoom_level = 2
if len(countries_in_region) < 5: zoom_level = 4
elif len(countries_in_region) < 15: zoom_level = 3
fig.update_geos(center={'lat': center_lat, 'lon': center_lon}, projection_scale=zoom_level)
else:
fig.update_geos(center={'lat': 20, 'lon': 0}, projection_scale=1)
else:
fig.update_geos(center={'lat': 20, 'lon': 0}, projection_scale=1)
fig.update_layout(
template='plotly_dark',
# --- BLOQUE MODIFICADO ---
paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)', # Fondo de toda la figura (transparente)
plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)', # Fondo del área del mapa (transparente)
# --- FIN DE LA MODIFICACIÓN ---
geo=dict(
bgcolor='rgba(0,0,0,0)', # Fondo específico del globo (transparente)
lakecolor='#4E5D6C',
landcolor='#323232',
subunitcolor='rgba(0,0,0,0)',
showframe=False, # <-- Oculta el marco exterior del globo
showcoastlines=False # <-- Oculta las líneas de la costa
),
margin={"r":0,"t":0,"l":0,"b":0},
coloraxis_showscale=show_scale,
coloraxis_colorbar=dict(
title='Drivers',
orientation='h',
yanchor='bottom',
y=-0.05,
xanchor='center',
x=0.5,
len=0.5,
thickness=10
)
)
return fig
def create_histogram_with_percentiles(df, column='IRATING', bin_width=100, highlight_irating=None, highlight_name=None):
# Crear bins específicos de 100 en 100
max_val = df[column].max()
# Por ejemplo, si max_val es 11250, (ceil(11250 / 100)) = 113, * 100 = 11300.
upper_limit = (np.ceil(max_val / bin_width)) * bin_width
# Creamos los bordes de los bins desde 0 hasta el límite superior, en pasos de 100.
# Esto generará [0, 100, 200, 300, ... , 11300]
bin_edges = np.arange(0, upper_limit + bin_width, bin_width)
# --- FIN DE LA CORRECCIÓN ---
hist, bin_edges = np.histogram(df[column], bins=bin_edges)
bin_centers = (bin_edges[:-1] + bin_edges[1:]) / 2
bin_widths = bin_edges[1:] - bin_edges[:-1]
total = len(df)
hover_text = []
# Transformación personalizada para hacer más visibles los valores pequeños
hist_transformed = []
for i in range(len(hist)):
# Percentil: % de pilotos con menos iRating que el límite inferior del bin superior
below = (df[column] < bin_edges[i+1]).sum()
percentile = below / total * 100
top_percent = 100 - percentile
# --- CORRECCIÓN: Mostrar el rango correctamente (ej. 0-99) ---
hover_text.append(
f"Range: {int(bin_edges[i])}-{int(bin_edges[i+1]-1)}<br>"
f"Drivers: {hist[i]}<br>"
f"Top: {top_percent:.2f}%"
)
# Transformación: valores pequeños (0-50) los amplificamos
if hist[i] <= 50 and hist[i] > 0:
hist_transformed.append(hist[i] + 2)
else:
hist_transformed.append(hist[i])
fig = go.Figure(data=go.Bar(
x=bin_centers,
y=hist_transformed, # <-- Usamos los valores transformados para visualización
width=bin_widths * 1,
hovertext=hover_text, # <-- Pero en el hover mostramos los valores reales
hovertemplate='%{hovertext}<extra></extra>',
marker=dict(color=hist, colorscale=[
[0.0, "#FFFFFF"], # Empieza con un azul claro (LightSkyBlue)
[0.1, "#A0B8EC"],
[0.3, "#668CDF"], # Pasa por un cian muy pálido (LightCyan)
[1.0, "rgba(0,111,255,1)"] # Termina en blanco
])
))
# --- NUEVO: Lógica para añadir la línea de señalización ---
if highlight_irating is not None and highlight_name is not None:
fig.add_vline(
x=highlight_irating,
line_width=.5,
line_dash="dot",
annotation_position="top left", # Mejor posición para texto vertical
annotation_textangle=-90, # <-- AÑADE ESTA LÍNEA PARA ROTAR EL TEXTO
line_color="white",
annotation_text=f"<b>{highlight_name}</b>",
annotation_font_size=10,
annotation_font_color="white"
)
# --- FIN DEL BLOQUE NUEVO ---
fig.update_layout(
font=GLOBAL_FONT,
xaxis=dict(
title_text='iRating', # Texto del título
title_font=dict(size=12), # Estilo de la fuente del título
showgrid=True,
gridwidth=1,
gridcolor='rgba(255,255,255,0.1)'
),
yaxis=dict(
title_text='Qty. Drivers', # Texto del título
title_font=dict(size=12), # Estilo de la fuente del título
showgrid=True,
gridwidth=1,
gridcolor='rgba(255,255,255,0.1)'
),
template='plotly_dark',
hovermode='x unified',
paper_bgcolor='rgba(18,18,26,0)',
plot_bgcolor='rgba(255,255,255,0)',
# --- MODIFICACIÓN: Reducir márgenes y tamaño de fuentes ---
margin=dict(l=10, r=10, t=0, b=10) # Reduce los márgenes (izquierda, derecha, arriba, abajo) # Reduce el tamaño del título principal
)
return fig
def create_correlation_heatmap(df):
# Seleccionar solo columnas numéricas para la correlación
numeric_df = df.select_dtypes(include=np.number)
corr_matrix = numeric_df.corr()
fig = go.Figure(data=go.Heatmap(
z=corr_matrix.values,
x=corr_matrix.columns,
y=corr_matrix.columns,
colorscale='RdBu_r', # Rojo-Azul invertido (Rojo=positivo, Azul=negativo)
zmin=-1, zmax=1,
text=corr_matrix.values,
texttemplate="%{text:.2f}",
textfont={"size":12}
))
fig.update_layout(
title='🔁 Correlation between Variables',
template='plotly_dark',
margin=dict(l=40, r=20, t=40, b=20)
)
return fig
def create_starts_vs_irating_scatter(df):
"""Crea un gráfico de dispersión no interactivo para Carreras vs. iRating."""
# Para un rendimiento óptimo, si hay demasiados datos, tomamos una muestra aleatoria.
# Esto evita sobrecargar el navegador del cliente sin perder la forma general de la distribución.
if len(df) > 50000:
df_sample = df.sample(n=50000, random_state=42)
else:
df_sample = df
# Usamos go.Scattergl que está optimizado para grandes datasets.
fig = go.Figure(data=go.Scattergl(
x=df_sample['IRATING'],
y=df_sample['STARTS'],
mode='markers',
marker=dict(
color='rgba(0, 111, 255, 0.3)', # Color azul semitransparente
# --- CORRECCIÓN: Puntos 50% más grandes (de 4 a 6) ---
size=6,
line=dict(width=0)
),
# Desactivamos el hover para máxima velocidad ya que es estático.
hoverinfo='none'
))
fig.update_layout(
font=GLOBAL_FONT,
xaxis_title='iRating',
yaxis_title='Races (Starts)',
template='plotly_dark',
paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
xaxis=dict(range=[0, 12000], showgrid=True, gridwidth=1, gridcolor='rgba(255,255,255,0.1)'),
# --- CORRECCIÓN: Altura máxima de 1500 en el eje Y ---
yaxis=dict(range=[0, 1500], showgrid=True, gridwidth=1, gridcolor='rgba(255,255,255,0.1)'),
legend=dict(yanchor="top", y=0.99, xanchor="right", x=0.99)
)
return fig
def flag_img(code):
url = f"https://flagcdn.com/16x12/{code.lower()}.png"
# La función ahora asume que si el código llega aquí, es válido.
# La comprobación se hará una sola vez al crear el diccionario.
return f''
GLOBAL_FONT = {'family': "Lato, sans-serif"}
country_coords = {
'ES': {'lat': 40.4, 'lon': -3.7}, 'US': {'lat': 39.8, 'lon': -98.5},
'BR': {'lat': -14.2, 'lon': -51.9}, 'DE': {'lat': 51.1, 'lon': 10.4},
'FR': {'lat': 46.2, 'lon': 2.2}, 'IT': {'lat': 41.8, 'lon': 12.5},
'GB': {'lat': 55.3, 'lon': -3.4}, 'PT': {'lat': 39.3, 'lon': -8.2},
'NL': {'lat': 52.1, 'lon': 5.2}, 'AU': {'lat': -25.2, 'lon': 133.7},
'JP': {'lat': 36.2, 'lon': 138.2}, 'CA': {'lat': 56.1, 'lon': -106.3},
'AR': {'lat': -38.4, 'lon': -63.6}, 'MX': {'lat': 23.6, 'lon': -102.5},
'CL': {'lat': -35.6, 'lon': -71.5}, 'BE': {'lat': 50.5, 'lon': 4.4},
'FI': {'lat': 61.9, 'lon': 25.7}, 'SE': {'lat': 60.1, 'lon': 18.6},
'NO': {'lat': 60.4, 'lon': 8.4}, 'DK': {'lat': 56.2, 'lon': 9.5},
'IE': {'lat': 53.4, 'lon': -8.2}, 'CH': {'lat': 46.8, 'lon': 8.2},
'AT': {'lat': 47.5, 'lon': 14.5}, 'PL': {'lat': 51.9, 'lon': 19.1},
}
# --- 1. Carga y Preparación de Datos ---
df = DISCIPLINE_DATAFRAMES['ROAD.csv']
df = df[df['IRATING'] > 1]
df = df[df['STARTS'] > 1]
#df = df[df['STARTS'] < 2000]
df = df[df['CLASS'].str.contains('D|C|B|A|P|R', na=False)]
# --- AÑADE ESTE BLOQUE PARA CREAR LA COLUMNA 'REGION' ---
# 1. Invertir el diccionario iracing_ragions para un mapeo rápido
country_to_region_map = {country: region
for region, countries in iracing_ragions.items()
for country in countries}
# 2. Crear la nueva columna 'REGION' usando el mapa
df['REGION'] = df['LOCATION'].map(country_to_region_map)
# 3. Rellenar los países no encontrados con un valor por defecto
df['REGION'].fillna('International', inplace=True)
# --- FIN DEL BLOQUE AÑADIDO ---
# --- AÑADE ESTE BLOQUE PARA CALCULAR LOS RANKINGS ---
# --- CORRECCIÓN: Cambiamos method='dense' por method='first' para rankings únicos ---
df['Rank World'] = df['IRATING'].rank(method='first', ascending=False).fillna(0).astype(int)
df['Rank Region'] = df.groupby('REGION')['IRATING'].rank(method='first', ascending=False).fillna(0).astype(int)
df['Rank Country'] = df.groupby('LOCATION')['IRATING'].rank(method='first', ascending=False).fillna(0).astype(int)
# --- FIN DEL BLOQUE AÑADIDO ---
df['CONTINENT'] = df['LOCATION'].apply(country_to_continent_code)
df['CLASS'] = df['CLASS'].str[0]
#df = df[df['IRATING'] < 10000]
# --- MODIFICACIÓN: Definimos las columnas que queremos en la tabla ---
# Usaremos esta lista más adelante para construir el df_table dinámicamente
TABLE_COLUMNS = ['DRIVER', 'IRATING', 'LOCATION', 'Rank World', 'Rank Region', 'Rank Country']
df_table = df[TABLE_COLUMNS]
df_for_graphs = df.copy() # Usamos una copia completa para los gráficos
# --- MODIFICACIÓN: Nos aseguramos de que el df principal tenga todas las columnas necesarias ---
df = df[['DRIVER','IRATING','LOCATION','STARTS','WINS','AVG_START_POS','AVG_FINISH_POS','AVG_INC','TOP25PCNT', 'REGION', 'Rank World', 'Rank Region', 'Rank Country','CLASS']]
# Aplica solo el emoji/código si está in country_flags, si no deja el valor original
# OJO: Esta línea ahora debe ir dentro del callback, ya que las columnas cambian
# df_table['LOCATION'] = df_table['LOCATION'].map(lambda x: flag_img(x) if x in country_flags else x)
#df['LOCATION'] = 'a'
density_heatmap = dcc.Graph(
id='density-heatmap',
# --- CORRECCIÓN: Ajustamos la altura para que sea más visible ---
style={'height': '600px', 'borderRadius': '15px', 'overflow': 'hidden'},
figure=create_density_heatmap(df_for_graphs),
config={'displayModeBar': False} # <-- AÑADIMOS ESTO
)
correlation_heatmap = dcc.Graph(
id='correlation-heatmap',
# --- CORRECCIÓN: Ajustamos la altura a un valor más estándar ---
style={'height': '500px'},
# Usamos las columnas numéricas del dataframe original
figure=create_correlation_heatmap(df[['IRATING', 'STARTS', 'WINS','TOP25PCNT','AVG_INC','AVG_FINISH_POS']]),
config={'displayModeBar': False} # <-- AÑADIMOS ESTO
)
kpi_global = dcc.Graph(id='kpi-global', style={'height': '6vh', 'marginBottom': '0px', 'marginTop': '20px'})
kpi_pilot = dcc.Graph(id='kpi-pilot', style={'height': '3hv', 'marginBottom': '10px'})
histogram_irating = dcc.Graph(
id='histogram-plot',
# --- MODIFICACIÓN: Ajustamos el estilo del contenedor del gráfico ---
style={
'height': '26vh',
'borderRadius': '10px', # Coincide con el radio de los filtros
'border': '1px solid #4A4A4A', # Coincide con el borde de los filtros
'overflow': 'hidden'
},
# --- FIN DE LA MODIFICACIÓN ---
figure=create_histogram_with_percentiles(df, 'IRATING', 100) # 100 = ancho de cada bin
)
# --- MODIFICACIÓN: Simplificamos la definición inicial de la tabla ---
# Las columnas se generarán dinámicamente en el callback
interactive_table = dash_table.DataTable(
id='datatable-interactiva',
# columns se define en el callback
data=[], # Inicialmente vacía
sort_action="custom",
sort_mode="single",
page_action="custom",
page_current=0,
page_size=100, # CAMBIO: De 20 a 100 elementos por página
page_count=len(df_table) // 100 + (1 if len(df_table) % 100 > 0 else 0), # CAMBIO: Actualizar cálculo
virtualization=False,
style_as_list_view=True,
active_cell={'row': 21,'column':1},
style_table={
'overflowX': 'auto',
'overflowY': 'auto', # SCROLL VERTICAL habilitado
'height': '100%', # CAMBIO: Usar 100% del contenedor padre
'maxHeight': '100%', # CAMBIO: Usar 100% del contenedor padre
'minHeight': '700px', # CAMBIO: Altura mínima aumentada
'width': '100%',
'borderRadius': '15px',
'overflow': 'hidden',
'backgroundColor': 'rgba(11,11,19,1)',
'border': '1px solid #4A4A4A'
},
style_cell={
'textAlign': 'center',
'padding': '6px 3px', # CAMBIO: Padding más compacto para aprovechar espacio
'backgroundColor': 'rgba(11,11,19,1)',
'color': 'rgb(255, 255, 255,.8)',
'border': '1px solid rgba(255, 255, 255, 0.1)',
'overflow': 'hidden',
'textOverflow': 'ellipsis',
'whiteSpace': 'nowrap',
'maxWidth': 0,
'fontSize': '11px' # CAMBIO: Fuente ligeramente más pequeña para más filas
},
style_header={
'backgroundColor': 'rgba(30,30,38,1)',
'fontWeight': 'bold',
'color': 'white',
'border': '1px solid rgba(255, 255, 255, 0.2)',
'textAlign': 'center',
'fontSize': '12px',
'position': 'sticky', # Header pegajoso
'top': 0, # Se queda arriba al hacer scroll
'zIndex': 10, # Prioridad visual
'padding': '6px 3px' # CAMBIO: Padding más compacto
},
# --- AÑADIMOS ESTILO PARA LA FILA SELECCIONADA Y LAS CLASES ---
style_data_conditional=[
{
'if': {'state': 'active'},
'backgroundColor': 'rgba(0, 111, 255, 0.3)',
'border': '1px solid rgba(0, 111, 255)'
},
{
'if': {'state': 'selected'},
'backgroundColor': 'rgba(0, 111, 255, 0)',
'border': '1px solid rgba(0, 111, 255,0)'
},
# --- REGLAS MEJORADAS CON BORDES REDONDEADOS ---
{'if': {'filter_query': '{CLASS} contains "P"','column_id': 'CLASS'},
'backgroundColor': 'rgba(54,54,62,255)', 'color': 'rgba(166,167,171,255)', 'fontWeight': 'bold','border': '1px solid rgba(134,134,142,255)'},
{'if': {'filter_query': '{CLASS} contains "A"','column_id': 'CLASS'},
'backgroundColor': 'rgba(0,42,102,255)', 'color': 'rgba(107,163,238,255)', 'fontWeight': 'bold','border': '1px solid rgba(35,104,195,255)'},
{'if': {'filter_query': '{CLASS} contains "B"','column_id': 'CLASS'},
'backgroundColor': 'rgba(24,84,14,255)', 'color': 'rgba(139,224,105,255)', 'fontWeight': 'bold','border': '1px solid rgba(126,228,103,255)'},
{'if': {'filter_query': '{CLASS} contains "C"','column_id': 'CLASS'},
'backgroundColor': 'rgba(81,67,6,255)', 'color': 'rgba(224,204,109,255)', 'fontWeight': 'bold','border': '1px solid rgba(220,193,76,255)'},
{'if': {'filter_query': '{CLASS} contains "D"','column_id': 'CLASS'},
'backgroundColor': 'rgba(102,40,3,255)', 'color': 'rgba(255,165,105,255)', 'fontWeight': 'bold','border': '1px solid rgba(208,113,55,255)'},
{'if': {'filter_query': '{CLASS} contains "R"','column_id': 'CLASS'},
'backgroundColor': 'rgba(91,19,20,255)', 'color': 'rgba(225,125,123,255)', 'fontWeight': 'bold','border': '1px solid rgba(172,62,61,255)'},
],
# --- MODIFICACIÓN: Forzamos el ancho de las columnas ---
style_cell_conditional=[
{'if': {'column_id': 'CLASS'}, 'width': '5%', 'minWidth': '5%', 'maxWidth': '5%'},
{'if': {'column_id': 'Rank World'}, 'width': '10%', 'minWidth': '10%', 'maxWidth': '10%'},
{'if': {'column_id': 'Rank Region'}, 'width': '10%', 'minWidth': '10%', 'maxWidth': '10%'},
{'if': {'column_id': 'Rank Country'}, 'width': '10%', 'minWidth': '10%', 'maxWidth': '10%'},
{'if': {'column_id': 'DRIVER'}, 'width': '30%', 'minWidth': '30%', 'maxWidth': '30%', 'textAlign': 'left'},
{'if': {'column_id': 'IRATING'}, 'width': '10%', 'minWidth': '10%', 'maxWidth': '10%'},
{'if': {'column_id': 'LOCATION'}, 'width': '10%', 'minWidth': '10%', 'maxWidth': '10%'},
{'if': {'column_id': 'WINS'}, 'width': '5%', 'minWidth': '5%', 'maxWidth': '5%'},
{'if': {'column_id': 'STARTS'}, 'width': '5%', 'minWidth': '5%', 'maxWidth': '5%'},
{'if': {'column_id': 'REGION'}, 'width': '15%', 'minWidth': '15%', 'maxWidth': '15%'},
],
style_data={
'whiteSpace':'normal',
'textAlign': 'center',
'fontSize': 10,},
# Renderizado virtual
)
scatter_irating_starts = dcc.Graph(
id='scatter-irating',
style={'height': '30vh','borderRadius': '15px','overflow': 'hidden'},
# Usamos go.Scattergl en lugar de px.scatter para un rendimiento masivo
figure=go.Figure(data=go.Scattergl(
x=df['IRATING'],
y=df['STARTS'],
mode='markers',
marker=dict(
color='rgba(0,111,255,.3)', # Color semitransparente
size=5,
line=dict(width=0)
),
# Desactivamos el hover para máxima velocidad
hoverinfo='none'
)).update_layout(
title='Relación iRating vs. Carreras Iniciadas',
xaxis_title='iRating',
yaxis_title='Carreras Iniciadas (Starts)',
template='plotly_dark',
paper_bgcolor='rgba(30,30,38,1)', # Fondo de toda la figura (transparente)
plot_bgcolor='rgba(30,30,38,1)', # Fondo del área de las barras (transparente)
# --- FIN DE LAS LÍNEAS AÑADIDAS ---
xaxis=dict(showgrid=True, gridwidth=1, gridcolor='rgba(255,255,255,0.1)'),
yaxis=dict(showgrid=True, gridwidth=1, gridcolor='rgba(255,255,255,0.1)')
),
# Hacemos el gráfico estático (no interactivo) para que sea aún más rápido
config={'staticPlot': True}
)
continent_map = dcc.Graph(
id='continent-map',
style={'height': '55vh'},
figure=create_continent_map(df_for_graphs)
)
region_bubble_chart = dcc.Graph(
id='region-bubble-chart',
style={'height': '33vh','borderRadius': '10px','border': '1px solid #4A4A4A',
'overflow': 'hidden'},
figure=create_region_bubble_chart(df)
)
# --- 3. Inicialización de la App ---
app = dash.Dash(__name__,title='Top iRating')
server = app.server # <-- AÑADE ESTA LÍNEA
# Layout principal MODIFICADO
app.layout = html.Div(
style={
'margin': '0',
'padding': '0',
'backgroundColor': 'rgba(5,5,15,255)',
'color': '#ffffff',
'fontFamily': 'Lato, sans-serif',
'minHeight': '100vh'
},
children=[
# CONTENEDOR PRINCIPAL CENTRADO
html.Div(
style={
'maxWidth': '1400px',
'margin': '0 auto',
'padding': '20px 5vw',
'minHeight': '100vh',
'display': 'flex',
'flexDirection': 'column',
'gap': '30px'
},
children=[
# 1. SECCIÓN HEADER - Título y Botones
html.Div(
style={
'textAlign': 'center',
'marginBottom': '20px'
},
children=[
html.H1(
"🏁 Top iRating",
style={
'fontSize': 'clamp(36px, 5vw, 48px)',
'color': 'white',
'margin': '0 0 20px 0',
'fontWeight': '900'
}
),
# --- AÑADE ESTE COMPONENTE AQUÍ ---
html.P(
id='last-update-display',
style={
'color': '#A0A0A0',
'fontSize': '12px',
'margin': '-15px 0 20px 0', # Margen para acercarlo al título
'fontStyle': 'italic'
}
),
html.P(
"Only drivers with 1 < race start and 1 < irating are consider",
style={
'color': '#A0A0A0',
'fontSize': '12px',
'margin': '-15px 0 20px 0', # Margen para acercarlo al título
'fontStyle': 'italic'
}
),
# --- FIN DEL BLOQUE A AÑADIR ---
html.Div(
style={
'display': 'flex',
'justifyContent': 'center',
'gap': '10px',
'flexWrap': 'wrap'
},
children=[
html.Button('Sports Car', id='btn-road', n_clicks=0, className='dashboard-type-button'),
html.Button('Formula', id='btn-formula', n_clicks=0, className='dashboard-type-button'),
html.Button('Oval', id='btn-oval', n_clicks=0, className='dashboard-type-button'),
html.Button('Dirt Road', id='btn-dirt-road', n_clicks=0, className='dashboard-type-button'),
html.Button('Dirt Oval', id='btn-dirt-oval', n_clicks=0, className='dashboard-type-button'),
]
)
]
),
# 2. SECCIÓN MAPA Y KPIs GLOBALES - Solo KPIs globales superpuestos
html.Div(
style={
'position': 'relative',
'top': '0px',
'backgroundColor': 'transparent', # Fondo transparente
'borderRadius': '0px', # Sin bordes redondeados
'border': '0px solid #4A4A4A',
'padding': '20px',
'overflow': 'hidden'
},
children=[
# Solo KPIs globales superpuestos
html.Div(
style={
'position': 'absolute',
'top': '0px',
'left': '50%',
'transform': 'translateX(-50%)',
'width': '80%',
'maxWidth': '800px',
'zIndex': '10',
'backgroundColor': 'rgba(11,11,19,0)',
'borderRadius': '10px',
'border': '0px solid #4A4A4A',
'padding': '10px'
},
children=[
dcc.Graph(id='kpi-global', style={'height': '50px', 'margin': '0'})
]
),
# Mapa de fondo
dcc.Graph(
id='continent-map',
style={'height': '650px',
'backgroundColor': 'transparent',
'margin': '0'},
config={'displayModeBar': False}
)
]
),
# 3. SECCIÓN FILTROS Y TABLA - Lado a lado CON KPIs DEL PILOTO
html.Div(
style={
'display': 'flex',
'gap': '20px',
'flexWrap': 'wrap'
},
children=[
# Contenedor de Filtros CON KPIs DEL PILOTO
html.Div(
style={
'flex': '1',
'minWidth': '300px',
'maxWidth': '600px',
'backgroundColor': 'rgba(18,18,26,.5)',
'borderRadius': '15px',
'border': '1px solid #4A4A4A',
'padding': '20px'
},
children=[
html.H3(
"Filters",
style={
'color': 'white',
'textAlign': 'center',
'marginBottom': '20px',
'fontWeight': '700'
}
),
# Filtros de región y país
html.Div(
style={
'display': 'flex',
'gap': '15px',
'marginBottom': '20px',
'flexDirection': 'column'
},
children=[
html.Div([
html.Label(
"Region:",
style={
'color': 'white',
'fontSize': '14px',
'marginBottom': '5px',
'display': 'block',
'textAlign': 'center'
}
),
dcc.Dropdown(
id='region-filter',
options=[{'label': 'All', 'value': 'ALL'}] +
[{'label': region, 'value': region} for region in sorted(iracing_ragions.keys())],
value='ALL',
className='iracing-dropdown'
)
]),
html.Div([
html.Label(
"Country:",
style={
'color': 'white',
'fontSize': '14px',
'marginBottom': '5px',
'display': 'block',
'textAlign': 'center'
}
),
dcc.Dropdown(
id='country-filter',
options=[{'label': 'All', 'value': 'ALL'}],
value='ALL',
className='iracing-dropdown'
)
])
]
),
# Búsqueda de piloto
html.Div([
html.Label(
"Search Driver:",
style={
'color': 'white',
'fontSize': '14px',
'marginBottom': '5px',
'display': 'block',
'textAlign': 'center'
}
),
dcc.Dropdown(
id='pilot-search-dropdown',
options=[],
placeholder='Search Driver...',
className='iracing-dropdown',
searchable=True,
clearable=True,
search_value=''
),
# --- NUEVOS COMPONENTES PARA DEBOUNCING ---
dcc.Interval(
id='search-debounce-interval',
interval=400, # 400ms de delay
n_intervals=0,
disabled=True # Inicialmente deshabilitado
),
dcc.Store(id='last-search-store', data='')
]),
# NUEVA SECCIÓN: KPIs del piloto debajo de los filtros
html.Div(
style={
'marginTop': '30px',
'padding': '15px',
'backgroundColor': 'rgba(11,11,19,0.8)',
'borderRadius': '10px',
'border': '1px solid #4A4A4A'
},
children=[
html.H4(
"Selected Driver",
style={
'color': 'white',
'textAlign': 'center',
'marginBottom': '15px',
'fontSize': '16px',
'fontWeight': '700'
}
),
dcc.Graph(
id='kpi-pilot',
style={
'height': '260px', # Aumentamos altura del contenedor
'margin': '0'
}
)
]
)
]
),
# Contenedor de Tabla MODIFICADO
html.Div(
style={
'flex': '2',
'minWidth': '300px',
'backgroundColor': 'rgba(18,18,26,.5)',
'borderRadius': '15px',
'border': '1px solid #4A4A4A',
'padding': '20px',
'display': 'flex', # CAMBIO: Usar flexbox
'flexDirection': 'column', # CAMBIO: Dirección vertical
'height': '880px' # CAMBIO: Altura fija del contenedor
},
children=[
html.H3(
"Rankings",
style={
'color': 'white',
'textAlign': 'center',
'marginBottom': '20px',
'fontWeight': '700',
'flexShrink': 0 # CAMBIO: No se encoge
}
),
# Contenedor específico para la tabla
html.Div(
style={
'flex': '1', # CAMBIO: Ocupa todo el espacio restante
'display': 'flex',
'flexDirection': 'column',
'minHeight': 0 # CAMBIO: Permite que se encoja si es necesario
},
children=[
dash_table.DataTable(
id='datatable-interactiva',
data=[],
sort_action="custom",
sort_mode="single",
page_action="custom",
page_current=0,
page_size=100, # CAMBIO: 100 elementos por página
page_count=len(df_table) // 100 + (1 if len(df_table) % 100 > 0 else 0),
virtualization=False,
style_as_list_view=True,
active_cell={'row': 101,'column':1},
style_table={
'overflowX': 'auto',
'overflowY': 'auto',
'height': '100%', # CAMBIO: Usa todo el espacio del contenedor padre
'maxHeight': '100%', # CAMBIO: No limitar altura
'minHeight': '820px',
'width': '100%',
'borderRadius': '15px',
'overflow': 'hidden',
'backgroundColor': 'rgba(11,11,19,1)',
'border': '1px solid #4A4A4A'
},
style_cell={
'textAlign': 'center',
'padding': '3px 1px', # Padding más compacto
'backgroundColor': 'rgba(11,11,19,1)',
'height': '15px',
'color': 'rgb(255, 255, 255,.8)',
'border': '1px solid rgba(255, 255, 255, 0.1)',
'overflow': 'hidden',
'textOverflow': 'ellipsis',
'whiteSpace': 'nowrap',
'maxWidth': 0,
'fontSize': '11px' # Fuente más compacta
},
style_header={
'backgroundColor': 'rgba(30,30,38,1)',
'fontWeight': 'bold',
'color': 'white',
'border': '1px solid rgba(255, 255, 255, 0.2)',
'textAlign': 'center',
'fontSize': '12px',
'position': 'sticky',
'top': 0,
'zIndex': 10,
'padding': '6px 3px'
},
# Mantén todos tus estilos existentes
style_data_conditional=[
{
'if': {'state': 'active'},
'backgroundColor': 'rgba(0, 111, 255, 0.3)',
'border': '1px solid rgba(0, 111, 255)'
},
{
'if': {'state': 'selected'},
'backgroundColor': 'rgba(0, 111, 255, 0)',
'border': '1px solid rgba(0, 111, 255,0)'
},
# --- REGLAS MEJORADAS CON BORDES REDONDEADOS ---
{'if': {'filter_query': '{CLASS} contains "P"','column_id': 'CLASS'},
'backgroundColor': 'rgba(54,54,62,255)', 'color': 'rgba(166,167,171,255)', 'fontWeight': 'bold','border': '1px solid rgba(134,134,142,255)'},
{'if': {'filter_query': '{CLASS} contains "A"','column_id': 'CLASS'},
'backgroundColor': 'rgba(0,42,102,255)', 'color': 'rgba(107,163,238,255)', 'fontWeight': 'bold','border': '1px solid rgba(35,104,195,255)'},
{'if': {'filter_query': '{CLASS} contains "B"','column_id': 'CLASS'},
'backgroundColor': 'rgba(24,84,14,255)', 'color': 'rgba(139,224,105,255)', 'fontWeight': 'bold','border': '1px solid rgba(126,228,103,255)'},
{'if': {'filter_query': '{CLASS} contains "C"','column_id': 'CLASS'},
'backgroundColor': 'rgba(81,67,6,255)', 'color': 'rgba(224,204,109,255)', 'fontWeight': 'bold','border': '1px solid rgba(220,193,76,255)'},
{'if': {'filter_query': '{CLASS} contains "D"','column_id': 'CLASS'},
'backgroundColor': 'rgba(102,40,3,255)', 'color': 'rgba(255,165,105,255)', 'fontWeight': 'bold','border': '1px solid rgba(208,113,55,255)'},
{'if': {'filter_query': '{CLASS} contains "R"','column_id': 'CLASS'},
'backgroundColor': 'rgba(91,19,20,255)', 'color': 'rgba(225,125,123,255)', 'fontWeight': 'bold','border': '1px solid rgba(172,62,61,255)'},
],
style_cell_conditional=[
{'if': {'column_id': 'CLASS'}, 'width': '5%', 'minWidth': '5%', 'maxWidth': '5%'},
{'if': {'column_id': 'Rank World'}, 'width': '10%', 'minWidth': '10%', 'maxWidth': '10%'},
{'if': {'column_id': 'Rank Region'}, 'width': '10%', 'minWidth': '10%', 'maxWidth': '10%'},
{'if': {'column_id': 'Rank Country'}, 'width': '10%', 'minWidth': '10%', 'maxWidth': '10%'},
{'if': {'column_id': 'DRIVER'}, 'width': '30%', 'minWidth': '30%', 'maxWidth': '30%', 'textAlign': 'center'},
{'if': {'column_id': 'IRATING'}, 'width': '10%', 'minWidth': '10%', 'maxWidth': '10%'},
{'if': {'column_id': 'LOCATION'}, 'width': '5%', 'minWidth': '5%', 'maxWidth': '5%', 'justify-content': 'center', 'align-items': 'center'},
{'if': {'column_id': 'WINS'}, 'width': '5%', 'minWidth': '5%', 'maxWidth': '5%'},
{'if': {'column_id': 'STARTS'}, 'width': '5%', 'minWidth': '5%', 'maxWidth': '5%'},
{'if': {'column_id': 'REGION'}, 'width': '20%', 'minWidth': '20%', 'maxWidth': '20%'},
]
)
]
)
]
)
]
),
# 4. SECCIÓN HISTOGRAMA - Ancho completo (sin cambios)
html.Div(
style={
'backgroundColor': 'rgba(18,18,26,.5)',
'borderRadius': '15px',
'border': '1px solid #4A4A4A',
'padding': '20px'
},
children=[
html.H3(
"iRating Distribution",
style={
'color': 'white',
'textAlign': 'center',
'marginBottom': '20px',
'fontWeight': '700'
}
),
dcc.Graph(
id='histogram-plot',
style={'height': '350px'},
config={'displayModeBar': False}
)
]
),
# 5. SECCIÓN GRÁFICOS ADICIONALES (sin cambios)
html.Div(
style={
'display': 'flex',
'flexDirection': 'column',
'gap': '20px'
},
children=[
# Primera fila: Tabla de competitividad (sin cambios)
html.Div(
style={
'backgroundColor': 'rgba(18,18,26,.5)',
'borderRadius': '15px',
'border': '1px solid #4A4A4A',
'padding': '20px'
},
children=[
html.H3(
"Top Competitive Regions & Countries",
style={
'color': 'white',
'textAlign': 'center',
'marginBottom': '10px',
'fontWeight': '700'
}
),
html.P(
"Based on average iRating of top 100 drivers per region/country (minimum 100 drivers required)",
style={
'color': '#CCCCCC',
'textAlign': 'center',
'marginBottom': '20px',
'fontSize': '12px',
'fontStyle': 'italic'
}
),
html.Div(id='competitiveness-tables-container')
]
),
# CAMBIO: Ahora los gráficos están en columna vertical
# Primer gráfico: Regional Analysis
html.Div(
style={
'backgroundColor': 'rgba(18,18,26,.5)',
'borderRadius': '15px',
'border': '1px solid #4A4A4A',
'padding': '20px'
},
children=[
html.H3(
"Regional Analysis",
style={
'color': 'white',
'textAlign': 'center',
'marginBottom': '5px',
'fontWeight': '700'
}
),
html.P(
"Average races with average iRating relation, bubble size represents quantity drivers in region.",
style={
'color': '#CCCCCC',
'textAlign': 'center',
'marginBottom': '20px',
'fontSize': '12px',
'fontStyle': 'italic'
}
),
dcc.Graph(
id='region-bubble-chart',
style={'height': '400px'}, # Aumentamos altura ya que ahora ocupa todo el ancho
config={'displayModeBar': False}
)
]
),
# Segundo gráfico: Experience vs Performance
html.Div(
style={
'backgroundColor': 'rgba(18,18,26,.5)',
'borderRadius': '15px',
'border': '1px solid #4A4A4A',
'padding': '20px'
},
children=[
html.H3(
"Average Races vs iRating",
style={
'color': 'white',
'textAlign': 'center',
'marginBottom': '5px',
'fontWeight': '700'
}
),
html.P(
"Average races for iRating ranges",
style={
'color': '#CCCCCC',
'textAlign': 'center',
'marginBottom': '20px',
'fontSize': '12px',
'fontStyle': 'italic'
}
),
dcc.Graph(
id='irating-starts-scatter',
style={'height': '400px'}, # Aumentamos altura ya que ahora ocupa todo el ancho
config={'displayModeBar': False}
)
]
),
# --- INICIO DE GRÁFICOS AÑADIDOS ---
# Tercer gráfico: Density Heatmap (iRating vs Incidents)
html.Div(
style={
'backgroundColor': 'rgba(18,18,26,.5)',
'borderRadius': '15px',
'border': '1px solid #4A4A4A',
'padding': '10px'
},
children=[
html.H3(
"Incidents vs iRating",
style={
'color': 'white',
'textAlign': 'center',
'marginBottom': '5px',
'fontWeight': '700'
}
),
html.P(
"Correlation between incidents and iRating",
style={
'color': '#CCCCCC',
'textAlign': 'center',
'marginBottom': '0px',
'fontSize': '12px',
'fontStyle': 'italic'
}
),
# Usamos la variable que ya definimos
density_heatmap
]
),
html.Div(
style={
'backgroundColor': 'rgba(18,18,26,.5)',
'borderRadius': '15px',
'border': '1px solid #4A4A4A',
'padding': '10px'
},
children=[
html.H3(
"Races vs iRating", # <-- Título actualizado
style={
'color': 'white',
'textAlign': 'center',
'marginBottom': '5px',
'fontWeight': '700'
}
),
html.P(
"iRating - races scatter",
style={
'color': '#CCCCCC',
'textAlign': 'center',
'marginBottom': '0px',
'fontSize': '12px',
'fontStyle': 'italic'
}
),
# Añadimos el nuevo gráfico aquí
dcc.Graph(
id='starts-vs-irating-heatmap',
style={'height': '600px'},
config={'staticPlot': True} # <-- CLAVE: Hace el gráfico no interactivo
)
]
)
# --- FIN DE GRÁFICOS AÑADIDOS ---
]
)
]
),
# Componentes ocultos (sin cambios)
dcc.Store(id='active-discipline-store', data='ROAD.csv'),
dcc.Store(id='shared-data-store', data={}),
dcc.Store(id='shared-data-store_1', data={}),
html.Div(id='pilot-info-display', style={'display': 'none'}),
# --- AÑADE ESTE COMPONENTE AQUÍ ---
dcc.Interval(
id='update-timestamp-interval',
interval=60 * 1000, # Cada minuto (en milisegundos)
n_intervals=0
)
# --- FIN DEL BLOQUE A AÑADIR ---
]
)
# --- 4. Callbacks ---
# --- CALLBACK MODIFICADO PARA MOSTRAR LA FECHA CON ESTADO Y COLORES ---
@app.callback(
Output('last-update-display', 'children'),
Input('update-timestamp-interval', 'n_intervals')
)
def update_timestamp_display(n):
if not DATA_STATUS:
return "Checking data status..."
status = DATA_STATUS.get('status', 'unknown')
try:
# Convertimos la fecha UTC del archivo a un objeto datetime
last_update_utc = datetime.fromisoformat(DATA_STATUS['last_update_utc'].replace('Z', '+00:00'))
# Calculamos cuánto tiempo ha pasado
age = datetime.now(timezone.utc) - last_update_utc
# Convertimos a la hora local para mostrarla
last_update_local = last_update_utc.astimezone(tz=None)
formatted_time = last_update_local.strftime('%B %d, %Y')
# Lógica de colores y mensajes
if status.lower() != 'success':
color = '#FF5A5A' # Rojo para fallos
message = f"⚠️ Last update attempt failed on: {formatted_time}"
elif age.total_seconds() > (13 * 3600): # Si tiene más de 13 horas (damos 1h de margen)
color = '#FFA500' # Naranja para datos viejos
message = f"Warning: Data is over 12 hours old. Last updated: {formatted_time}"
else:
color = '#50C878' # Verde para éxito
message = f"Data last updated on: {formatted_time}"
except Exception as e:
color = '#FF5A5A'
message = f"Error reading update status: {e}"
# Devolvemos un componente html.P para poder aplicarle el estilo de color
return html.P(message, style={'color': color, 'margin': 0, 'padding': 0})
# --- FIN DEL CALLBACK MODIFICADO ---
# --- NUEVO CALLBACK PARA ACTUALIZAR GRÁFICOS DE LA COLUMNA DERECHA ---
@app.callback(
Output('competitiveness-tables-container', 'children'),
Output('region-bubble-chart', 'figure'),
Output('irating-starts-scatter', 'figure'),
Output('density-heatmap', 'figure'),
# --- CAMBIO: Reemplazamos la salida del gráfico de correlación por el nuevo ---
Output('starts-vs-irating-heatmap', 'figure'),
Input('active-discipline-store', 'data'))
def update_right_column_graphs(filename):
# 1. Cargar y procesar los datos de la disciplina seleccionada
df_discipline = DISCIPLINE_DATAFRAMES[filename]
df_discipline = df_discipline[df_discipline['IRATING'] > 1]
df_discipline = df_discipline[df_discipline['STARTS'] > 1]
df_discipline = df_discipline[df_discipline['CLASS'].str.contains('D|C|B|A|P|R', na=False)]
country_to_region_map = {country: region for region, countries in iracing_ragions.items() for country in countries}
df_discipline['REGION'] = df_discipline['LOCATION'].map(country_to_region_map).fillna('International')
# 2. Calcular y crear las tablas de competitividad
top_regions, top_countries = calculate_competitiveness(df_discipline)
top_regions.insert(0, '#', range(1, 1 + len(top_regions)))
top_countries.insert(0, '#', range(1, 1 + len(top_countries)))
# Traducir códigos de país a nombres completos
def get_country_name(code):
try:
return pycountry.countries.get(alpha_2=code).name
except (LookupError, AttributeError):
return code
top_countries['LOCATION'] = top_countries['LOCATION'].apply(get_country_name)
# ESTILOS CORREGIDOS - Control estricto de ancho
table_style_base = {
'style_table': {
'borderRadius': '10px',
'overflow': 'hidden',
'border': '1px solid #4A4A4A',
'backgroundColor': 'rgba(11,11,19,1)',
'height': '350px',
'overflowY': 'auto',
'overflowX': 'hidden', # CLAVE: Prevenir scroll horizontal
'width': '100%',
'maxWidth': '100%' # CLAVE: Forzar límite de ancho
},
'style_cell': {
'textAlign': 'center',
'padding': '6px 4px', # Padding más compacto
'backgroundColor': 'rgba(11,11,19,1)',
'color': 'rgb(255, 255, 255,.8)',
'border': 'none',
'fontSize': '11px', # Fuente más pequeña
'textOverflow': 'ellipsis',
'whiteSpace': 'nowrap',
'overflow': 'hidden',
'maxWidth': '0' # CLAVE: Forzar truncado de texto
},
'style_header': {
'backgroundColor': 'rgba(30,30,38,1)',
'fontWeight': 'bold',
'color': 'white',
'border': 'none',
'textAlign': 'center',
'fontSize': '12px',
'padding': '6px 4px',
'overflow': 'hidden',
'textOverflow': 'ellipsis'
},
'style_cell_conditional': [
{'if': {'column_id': '#'}, 'width': '10%', 'minWidth': '10%', 'maxWidth': '10%'},
{'if': {'column_id': 'REGION'}, 'width': '60%', 'minWidth': '60%', 'maxWidth': '60%', 'textAlign': 'left'},
{'if': {'column_id': 'LOCATION'}, 'width': '60%', 'minWidth': '60%', 'maxWidth': '60%', 'textAlign': 'left'},
{'if': {'column_id': 'avg_irating'}, 'width': '30%', 'minWidth': '30%', 'maxWidth': '30%'},
]
}
# CONTENEDOR CON CONTROL ESTRICTO DE ANCHO
competitiveness_tables = html.Div(
style={
'display': 'grid',
'gridTemplateColumns': '1fr 1fr',
'gap': '15px', # Gap más pequeño
'width': '100%',
'maxWidth': '100%',
'overflow': 'hidden',
'boxSizing': 'border-box' # CLAVE: Incluir padding en el ancho
},
children=[
# Tabla de Regiones
html.Div(
style={
'width': '100%',
'maxWidth': '100%',
'overflow': 'hidden',
'boxSizing': 'border-box' # CLAVE: Control de ancho
},
children=[
html.H4(
"Top Regions",
style={
'color': 'white',
'textAlign': 'center',
'marginBottom': '10px',
'fontSize': '14px',
'margin': '0 0 10px 0'
}
),
html.Div(
style={
'width': '100%',
'maxWidth': '100%',
'overflow': 'hidden'
},
children=[
dash_table.DataTable(
columns=[
{'name': '#', 'id': '#'},
{'name': 'Region', 'id': 'REGION'},
{'name': 'Avg iRating', 'id': 'avg_irating', 'type': 'numeric', 'format': {'specifier': '.0f'}}
],
data=top_regions.to_dict('records'),
page_action='none',
style_table=table_style_base['style_table'],
style_cell=table_style_base['style_cell'],
style_header=table_style_base['style_header'],
style_cell_conditional=table_style_base['style_cell_conditional']
)
]
)
]
),
# Tabla de Países
html.Div(
style={
'width': '100%',
'maxWidth': '100%',
'overflow': 'hidden',
'boxSizing': 'border-box' # CLAVE: Control de ancho
},
children=[
html.H4(
"Top Countries",
style={
'color': 'white',
'textAlign': 'center',
'marginBottom': '10px',
'fontSize': '14px',
'margin': '0 0 10px 0'
}
),
html.Div(
style={
'width': '100%',
'maxWidth': '100%',
'overflow': 'hidden'
},
children=[
dash_table.DataTable(
columns=[
{'name': '#', 'id': '#'},
{'name': 'Country', 'id': 'LOCATION'},
{'name': 'Avg iRating', 'id': 'avg_irating', 'type': 'numeric', 'format': {'specifier': '.0f'}}
],
data=top_countries.to_dict('records'),
page_action='none',
style_table=table_style_base['style_table'],
style_cell=table_style_base['style_cell'],
style_header=table_style_base['style_header'],
style_cell_conditional=table_style_base['style_cell_conditional']
)
]
)
]
)
]
)
# 3. Crear los otros gráficos
bubble_chart_fig = create_region_bubble_chart(df_discipline)
line_chart_fig = create_irating_trend_line_chart(df_discipline)
# --- AÑADIMOS LA CREACIÓN DE LOS NUEVOS GRÁFICOS ---
density_fig = create_density_heatmap(df_discipline)
# --- CAMBIO: Creamos la figura para el nuevo gráfico ---
starts_scatter_fig = create_starts_vs_irating_scatter(df_discipline)
# 4. Devolver todos los componentes actualizados
# --- CAMBIO: Devolvemos la nueva figura en lugar de la antigua ---
return competitiveness_tables, bubble_chart_fig, line_chart_fig, density_fig, starts_scatter_fig
# --- ELIMINA EL CALLBACK update_data_source ---
@app.callback(
Output('active-discipline-store', 'data'),
Input('btn-road', 'n_clicks'),
Input('btn-formula', 'n_clicks'),
Input('btn-oval', 'n_clicks'),
Input('btn-dirt-road', 'n_clicks'),
Input('btn-dirt-oval', 'n_clicks'),
prevent_initial_call=True
)
def update_active_discipline(road, formula, oval, dr, do):
ctx = dash.callback_context
button_id = ctx.triggered_id.split('.')[0]
file_map = {
'btn-road': 'ROAD.csv',
'btn-formula': 'FORMULA.csv',
'btn-oval': 'OVAL.csv',
'btn-dirt-road': 'DROAD.csv',
'btn-dirt-oval': 'DOVAL.csv'
}
return file_map.get(button_id, 'ROAD.csv')
# NUEVO CALLBACK: Actualiza las opciones del filtro de país según la región seleccionada
@app.callback(
Output('country-filter', 'options'),
Input('region-filter', 'value')
)
def update_country_options(selected_region):
# --- MODIFICACIÓN: Traducir códigos de país a nombres completos ---
if not selected_region or selected_region == 'ALL':
# Si no hay región o es 'ALL', toma todos los códigos de país únicos del dataframe
country_codes = df['LOCATION'].dropna().unique()
else:
# Si se selecciona una región, toma solo los países de esa región
country_codes = iracing_ragions.get(selected_region, [])
options = [{'label': 'All', 'value': 'ALL'}]
# Crear una lista de tuplas (nombre_completo, codigo) para poder ordenarla por nombre
country_list_for_sorting = []
for code in country_codes:
try:
# Busca el país por su código de 2 letras y obtiene el nombre
country_name = pycountry.countries.get(alpha_2=code).name
country_list_for_sorting.append((country_name, code))
except (LookupError, AttributeError):
# Si no se encuentra (código inválido), usa el código como nombre para no romper la app
country_list_for_sorting.append((code, code))
# Ordenar la lista alfabéticamente por el nombre completo del país
sorted_countries = sorted(country_list_for_sorting)
# Crear las opciones para el dropdown a partir de la lista ordenada
for country_name, country_code in sorted_countries:
options.append({'label': country_name, 'value': country_code})
return options
# --- FIN DE LA MODIFICACIÓN ---
# --- NUEVO CALLBACK: FILTRO POR PAÍS AL HACER CLIC EN EL MAPA ---
@app.callback(
Output('country-filter', 'value'),
Input('continent-map', 'clickData'),
prevent_initial_call=True
)
def update_country_filter_on_map_click(clickData):
# Si no hay datos de clic (por ejemplo, al cargar la página), no hacemos nada.
if not clickData:
return dash.no_update
# Extraemos el código de país de 2 letras del 'customdata' que definimos en el gráfico.
# clickData['points'][0] se refiere al primer país clickeado.
# ['customdata'][0] se refiere al primer elemento de nuestra lista custom_data, que es 'LOCATION_2_LETTER'.
country_code = clickData['points'][0]['customdata'][0]
# Devolvemos el código del país, que actualizará el valor del dropdown 'country-filter'.
return country_code
# CALLBACK 1: Inicia el temporizador de debouncing cuando el usuario escribe.
@app.callback(
Output('search-debounce-interval', 'disabled'),
Input('pilot-search-dropdown', 'search_value')
)
def start_search_debounce(search_value):
# Si el texto de búsqueda es muy corto, deshabilita el temporizador.
if not search_value or len(search_value) < 3:
return True # Deshabilitado
# Si hay texto válido, habilita el temporizador (se disparará en 400ms).
return False # Habilitado
# CALLBACK 2: Ejecuta la búsqueda real cuando el temporizador se dispara.
@app.callback(
Output('pilot-search-dropdown', 'options'),
Output('last-search-store', 'data'),
Output('search-debounce-interval', 'disabled', allow_duplicate=True), # Deshabilita el timer después de usarlo
Input('search-debounce-interval', 'n_intervals'), # Se activa por el temporizador
State('pilot-search-dropdown', 'search_value'),
State('pilot-search-dropdown', 'value'),
State('region-filter', 'value'),
State('country-filter', 'value'),
State('active-discipline-store', 'data'),
State('last-search-store', 'data'),
prevent_initial_call=True
)
def update_pilot_search_options_debounced(n, search_value, current_selected_pilot,
region_filter, country_filter, active_discipline_filename,
last_search):
# --- OPTIMIZACIONES CLAVE ---
# 1. Si la búsqueda es inválida o es la misma que la anterior, no hacer nada.
if not search_value or len(search_value) < 3 or search_value == last_search:
# Devolvemos dash.no_update para las opciones y el store, y deshabilitamos el timer.
return dash.no_update, dash.no_update, True
print(f"🚀 EXECUTING OPTIMIZED SEARCH for: '{search_value}'")
# --- LÓGICA DE BÚSQUEDA (sin cambios, pero ahora se ejecuta mucho menos) ---
df_current_discipline = DISCIPLINE_DATAFRAMES[active_discipline_filename]
# Filtramos el DataFrame una sola vez
filtered_df = df_current_discipline
if region_filter and region_filter != 'ALL':
filtered_df = filtered_df[filtered_df['REGION'] == region_filter]
if country_filter and country_filter != 'ALL':
filtered_df = filtered_df[filtered_df['LOCATION'] == country_filter]
# Búsqueda de coincidencias (más eficiente en un DF ya filtrado)
# Usamos `na=False` para evitar errores con valores nulos
matches = filtered_df[filtered_df['DRIVER'].str.contains(search_value, case=False, na=False)]
# OPTIMIZACIÓN: Devolvemos menos resultados para que la respuesta sea más ligera.
top_matches = matches.nlargest(15, 'IRATING')
options = [{'label': row['DRIVER'], 'value': row['DRIVER']}
for _, row in top_matches.iterrows()]
# Asegurarse de que el piloto seleccionado no desaparezca de las opciones
if current_selected_pilot and not any(opt['value'] == current_selected_pilot for opt in options):
options.insert(0, {'label': current_selected_pilot, 'value': current_selected_pilot})
# Devolvemos las nuevas opciones, actualizamos el 'last_search' y deshabilitamos el timer.
return options, search_value, True
# CALLBACK 3: Limpia las opciones si el usuario borra el texto.
@app.callback(
Output('pilot-search-dropdown', 'options', allow_duplicate=True),
Input('pilot-search-dropdown', 'search_value'),
State('pilot-search-dropdown', 'value'),
prevent_initial_call=True
)
def clear_options_on_empty_search(search_value, current_selected_pilot):
if not search_value:
# Si no hay texto, solo muestra la opción del piloto seleccionado (si existe).
if current_selected_pilot:
return [{'label': current_selected_pilot, 'value': current_selected_pilot}]
return []
return dash.no_update
# --- CALLBACK para limpiar la búsqueda si cambian los filtros ---
@app.callback(
Output('pilot-search-dropdown', 'value'),
Input('region-filter', 'value'),
Input('country-filter', 'value'),
Input('active-discipline-store', 'data') # <-- AÑADE ESTE INPUT
)
def clear_pilot_search_on_filter_change(region, country, discipline_data): # <-- AÑADE EL ARGUMENTO
# Cuando un filtro principal o la disciplina cambia, reseteamos la selección del piloto
return None
# --- CALLBACK PARA ESTILO DE FILTROS ACTIVOS (MODIFICADO) ---
@app.callback(
Output('region-filter', 'className'),
Output('country-filter', 'className'),
Output('pilot-search-dropdown', 'className'), # <-- AÑADIMOS LA SALIDA
Input('region-filter', 'value'),
Input('country-filter', 'value'),
Input('pilot-search-dropdown', 'value') # <-- AÑADIMOS LA ENTRADA
)
def update_filter_styles(region_value, country_value, pilot_value):
# Clases base para los dropdowns
default_class = 'iracing-dropdown'
active_class = 'iracing-dropdown active-filter'
# Asignar clases según el valor de cada filtro
region_class = active_class if region_value and region_value != 'ALL' else default_class
country_class = active_class if country_value and country_value != 'ALL' else default_class
# NUEVA LÓGICA: El filtro de piloto está activo si tiene un valor
pilot_class = active_class if pilot_value else default_class
return region_class, country_class, pilot_class
# --- CALLBACK PARA ESTILO DE BOTONES ACTIVOS ---
@app.callback(
Output('btn-formula', 'style'), # <-- AÑADIDO
Output('btn-road', 'style'),
Output('btn-oval', 'style'),
Output('btn-dirt-road', 'style'),
Output('btn-dirt-oval', 'style'),
Input('btn-formula', 'n_clicks'), # <-- AÑADIDO
Input('btn-road', 'n_clicks'),
Input('btn-oval', 'n_clicks'),
Input('btn-dirt-road', 'n_clicks'),
Input('btn-dirt-oval', 'n_clicks')
)
def update_button_styles(formula_clicks, road_clicks, oval_clicks, dirt_road_clicks, dirt_oval_clicks): # <-- AÑADIDO
# Estilos base para los botones
base_style = {'width': '120px'} # Asegura que todos tengan el mismo ancho
active_style = {
'backgroundColor': 'rgba(0, 111, 255, 0.3)',
'border': '1px solid rgb(0, 111, 255)',
'width': '120px'
}
# Determinar qué botón fue presionado
ctx = dash.callback_context
if not ctx.triggered_id:
# Estado inicial: 'Road' activo por defecto
return base_style, active_style, base_style, base_style, base_style # <-- MODIFICADO
button_id = ctx.triggered_id
# Devolver el estilo activo para el botón presionado y el base para los demás
if button_id == 'btn-formula': # <-- AÑADIDO
return active_style, base_style, base_style, base_style, base_style
elif button_id == 'btn-road':
return base_style, active_style, base_style, base_style, base_style # <-- MODIFICADO
elif button_id == 'btn-oval':
return base_style, base_style, active_style, base_style, base_style # <-- MODIFICADO
elif button_id == 'btn-dirt-road':
return base_style, base_style, base_style, active_style, base_style # <-- MODIFICADO
elif button_id == 'btn-dirt-oval':
return base_style, base_style, base_style, base_style, active_style # <-- MODIFICADO
# Fallback por si acaso
return base_style, base_style, base_style, base_style, base_style # <-- MODIFICADO
# --- CALLBACK CONSOLIDADO: BÚSQUEDA Y TABLA (MODIFICADO PARA LEER DEL STORE) ---
@app.callback(
Output('datatable-interactiva', 'data'),
Output('datatable-interactiva', 'page_count'),
Output('datatable-interactiva', 'columns'),
Output('datatable-interactiva', 'page_current'),
Output('histogram-plot', 'figure'),
Output('continent-map', 'figure'),
Output('kpi-global', 'figure'),
Output('kpi-pilot', 'figure'),
Output('shared-data-store', 'data'),
# --- ELIMINAMOS LOS BOTONES COMO INPUTS ---
# Input('btn-road', 'n_clicks'),
# Input('btn-formula', 'n_clicks'),
# Input('btn-oval', 'n_clicks'),
# Input('btn-dirt-road', 'n_clicks'),
# Input('btn-dirt-oval', 'n_clicks'),
# --- LOS INPUTS AHORA EMPIEZAN CON LOS FILTROS ---
Input('region-filter', 'value'),
Input('country-filter', 'value'),
Input('pilot-search-dropdown', 'value'),
Input('datatable-interactiva', 'page_current'),
Input('datatable-interactiva', 'page_size'),
Input('datatable-interactiva', 'sort_by'),
Input('datatable-interactiva', 'active_cell'),
# --- AÑADIMOS EL STORE COMO STATE ---
State('active-discipline-store', 'data'),
# --- AÑADIMOS UN INPUT DEL STORE PARA REACCIONAR AL CAMBIO ---
Input('active-discipline-store', 'data')
)
def update_table_and_search(
region_filter, country_filter, selected_pilot,
page_current, page_size, sort_by, state_active_cell,
active_discipline_filename,
discipline_change_trigger
):
ctx = dash.callback_context
triggered_id = ctx.triggered[0]['prop_id'].split('.')[0] if ctx.triggered else 'region-filter'
# --- 1. LECTURA DEL ARCHIVO DESDE EL STORE ---
# Ya no necesitamos el file_map aquí, simplemente usamos el nombre del archivo guardado.
filename = active_discipline_filename
# --- 2. PROCESAMIENTO DE DATOS (se hace cada vez) ---
# Leemos y procesamos el archivo seleccionado
#df = pd.read_csv(filename)
df = DISCIPLINE_DATAFRAMES[active_discipline_filename]
df_for_graphs = df.copy() # Copia para gráficos que no deben ser filtrados
# Lógica de columnas dinámicas
base_cols = ['DRIVER', 'IRATING', 'LOCATION', 'REGION','CLASS', 'STARTS', 'WINS' ]
if country_filter and country_filter != 'ALL':
dynamic_cols = ['Rank Country'] + base_cols
elif region_filter and region_filter != 'ALL':
dynamic_cols = ['Rank Region'] + base_cols
else:
dynamic_cols = ['Rank World'] + base_cols
# Filtrado de datos
if not region_filter: region_filter = 'ALL'
if not country_filter: country_filter = 'ALL'
filtered_df = df[dynamic_cols].copy()
if region_filter != 'ALL':
filtered_df = filtered_df[filtered_df['REGION'] == region_filter]
if country_filter != 'ALL':
filtered_df = filtered_df[filtered_df['LOCATION'] == country_filter]
# --- 3. ORDENAMIENTO ---
if sort_by:
filtered_df = filtered_df.sort_values(
by=sort_by[0]['column_id'],
ascending=sort_by[0]['direction'] == 'asc'
)
# --- 4. LÓGICA DE BÚSQUEDA Y NAVEGACIÓN (CORREGIDA) ---
target_page = page_current
new_active_cell = state_active_cell
# Si el callback fue disparado por un cambio en los filtros,
# reseteamos la celda activa y la página.
if triggered_id in [
'region-filter', 'country-filter',
'active-discipline-store'
]:
new_active_cell = None
target_page = 0 # <-- Esto hace que siempre se muestre la primera página
# Si la búsqueda de piloto activó el callback, calculamos la nueva página y celda activa
elif triggered_id == 'pilot-search-dropdown' and selected_pilot:
match_index = filtered_df.index.get_loc(df[df['DRIVER'] == selected_pilot].index[0])
if match_index is not None:
target_page = match_index // 100 # CAMBIO: Usar 100 en lugar de page_size
driver_column_index = list(filtered_df.columns).index('DRIVER')
new_active_cell = {
'row': match_index % 100, # CAMBIO: Usar 100 en lugar de page_size
'row_id': match_index % 100, # CAMBIO: Usar 100
'column': driver_column_index,
'column_id': 'DRIVER'
}
# --- 5. GENERACIÓN DE COLUMNAS PARA LA TABLA ---
columns_definition = []
for col_name in filtered_df.columns:
if col_name == "LOCATION":
columns_definition.append({"name": "Country", "id": col_name, "presentation": "markdown", 'type': 'text'})
elif col_name == "IRATING":
columns_definition.append({"name": "iRating", "id": col_name})
elif col_name.startswith("Rank "):
columns_definition.append({"name": col_name.replace("Rank ", ""), "id": col_name})
elif col_name == "CLASS":
columns_definition.append({"name": "SR", "id": col_name})
else:
columns_definition.append({"name": col_name.title(), "id": col_name})
# --- 6. PAGINACIÓN ---
page_size = 100 # FORZAR: Siempre usar 100 elementos por página
start_idx = target_page * page_size
end_idx = start_idx + page_size
# Aplicamos el formato de bandera a los datos de la página actual
page_df = filtered_df.iloc[start_idx:end_idx].copy()
page_df['LOCATION'] = page_df['LOCATION'].map(lambda x: flag_img(x))
page_data = page_df.to_dict('records')
total_pages = len(filtered_df) // page_size + (1 if len(filtered_df) % page_size > 0 else 0)
# --- 7. ACTUALIZACIÓN DE GRÁFICOS ---
graph_indices = filtered_df.index
highlight_irating = None
highlight_name = None
pilot_info_for_kpi = None # Variable para guardar los datos del piloto
pilot_to_highlight = selected_pilot
if triggered_id == 'datatable-interactiva' and new_active_cell:
row_index_in_df = (target_page * page_size) + new_active_cell['row']
if row_index_in_df < len(filtered_df):
pilot_to_highlight = filtered_df.iloc[row_index_in_df]['DRIVER']
if pilot_to_highlight:
pilot_data = df[df['DRIVER'] == pilot_to_highlight]
if not pilot_data.empty:
pilot_info_for_kpi = pilot_data.iloc[0] # <-- Guardamos toda la info del piloto
highlight_irating = pilot_info_for_kpi['IRATING']
highlight_name = pilot_info_for_kpi['DRIVER']
elif not filtered_df.empty:
top_pilot_in_view = filtered_df.nlargest(1, 'IRATING').iloc[0]
highlight_irating = top_pilot_in_view['IRATING']
highlight_name = top_pilot_in_view['DRIVER']
# --- NUEVO: Generamos el gráfico de KPIs ---
filter_context = "World"
if country_filter and country_filter != 'ALL':
try:
# Traducimos el código de país a nombre para el KPI
filter_context = pycountry.countries.get(alpha_2=country_filter).name
except (LookupError, AttributeError):
filter_context = country_filter # Usamos el código si no se encuentra
elif region_filter and region_filter != 'ALL':
filter_context = region_filter
kpi_global_fig = create_kpi_global(filtered_df, filter_context)
kpi_pilot_fig = create_kpi_pilot(filtered_df, pilot_info_for_kpi, filter_context)
updated_histogram_figure = create_histogram_with_percentiles(
df.loc[graph_indices],
'IRATING',
100,
highlight_irating=highlight_irating,
highlight_name=highlight_name
)
updated_map_figure = create_continent_map(df_for_graphs, region_filter, country_filter)
shared_data = {
'active_cell': new_active_cell,
'selected_pilot': selected_pilot or '',
'timestamp': str(pd.Timestamp.now())
}
'''return (page_data, total_pages, columns_definition, target_page,
new_active_cell, updated_histogram_figure, updated_map_figure)'''
return (page_data, total_pages, columns_definition, target_page,
updated_histogram_figure, updated_map_figure,
kpi_global_fig,
kpi_pilot_fig,
shared_data)
# --- NUEVO CALLBACK: IMPRIMIR DATOS DEL PILOTO SELECCIONADO ---
@app.callback(
Output('pilot-info-display', 'children'), # Necesitarás añadir este componente al layout
Input('datatable-interactiva', 'active_cell'),
State('datatable-interactiva', 'data'),
State('region-filter', 'value'),
State('country-filter', 'value'),
prevent_initial_call=True
)
def print_selected_pilot_data(active_cell, table_data, region_filter, country_filter):
if not active_cell or not table_data:
return "No driver selected"
# Obtener el nombre del piloto de la fila seleccionada
selected_row = active_cell['row']
if selected_row >= len(table_data):
return "Invalid row"
pilot_name = table_data[selected_row]['DRIVER']
# Buscar todos los datos del piloto en el DataFrame original
pilot_data = df[df['DRIVER'] == pilot_name]
if pilot_data.empty:
return f"No data found for {pilot_name}"
# Obtener la primera (y única) fila del piloto
pilot_info = pilot_data.iloc[0]
# IMPRIMIR EN CONSOLA todos los datos del piloto
print("\n" + "="*50)
print(f"SELECTED DRIVER DATA: {pilot_name}")
print("="*50)
for column, value in pilot_info.items():
print(f"{column}: {value}")
print("="*50 + "\n")
# También retornar información para mostrar en la interfaz (opcional)
return f"Selected driver: {pilot_name} (See console for full data)"
@app.callback(
Output('datatable-interactiva', 'active_cell'),
Output('shared-data-store_1', 'data'),
Input('datatable-interactiva', 'active_cell'),
State('shared-data-store', 'data'),
State('shared-data-store_1', 'data'),
Input('region-filter', 'value'),
Input('country-filter', 'value'),
prevent_initial_call=True
)
def update_active_cell_from_store(active_cell,ds,ds1,a,b):
print(ds1)
print(ds)
print(active_cell)
if not ds:
return None
if not ds1:
ds1 = ds
if ds.get('selected_pilot', '') == '':
return active_cell,ds1
return ds.get('active_cell'),ds1
if ds.get('selected_pilot', '') == ds1.get('selected_pilot', ''):
ds1 = ds
if active_cell == ds1.get('active_cell'):
return None,ds1
ds1['active_cell'] = active_cell
return active_cell,ds1
else:
ds1 = ds
return ds.get('active_cell'),ds1
if __name__ == "__main__":
app.run(debug=False)
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