Create app.py

src/app.py

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+# app.py
+
+import streamlit as st
+import pandas as pd
+import plotly.express as px
+from data_loader import simulate_transport_data
+
+# Configuración de la página
+st.set_page_config(page_title="Dashboard Transporte", layout="wide")
+
+# Título de la aplicación
+st.title("📊 Monitoreo de Flota de Transporte Urbano")
+
+# Cargar datos simulados
+df = simulate_transport_data()
+
+# Filtro por autobús
+bus = st.selectbox(
+    "Selecciona un autobús",
+    options=df['bus_id'].unique()
+)
+filtered_df = df[df['bus_id'] == bus]
+
+# Sección de KPIs resumen
+st.subheader(f"Resumen - {bus}")
+col1, col2, col3 = st.columns(3)
+
+with col1:
+    st.metric(
+        "Puntualidad Prom.",
+        f"{filtered_df['punctuality'].mean():.2f} %"
+    )
+
+with col2:
+    st.metric(
+        "Ocupación Prom.",
+        f"{filtered_df['occupancy'].mean():.2f} %"
+    )
+
+with col3:
+    st.metric(
+        "Consumo Medio",
+        f"{filtered_df['fuel_eff'].mean():.2f} L/100km"
+    )
+
+# Gráfico de evolución diaria
+st.subheader("📈 Evolución Diaria")
+fig = px.line(
+    filtered_df,
+    x="date",
+    y=["punctuality", "occupancy", "fuel_eff"],
+    labels={"value": "Valor", "variable": "Métrica"},
+    title="Indicadores diarios"
+)
+st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
+
+# Gráfico de kilómetros recorridos
+st.subheader("🚗 Kilometraje Recorrido")
+fig2 = px.bar(
+    filtered_df,
+    x="date",
+    y="km",
+    color="km",
+    title="KM recorridos por día"
+)
+st.plotly_chart(fig2, use_container_width=True)