Update app.py

app.py

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-import os
+################################################################################
+# DASHBOARD BANCAMÍA – Q1-2025  ·  Gradio v4
+################################################################################
+import os, json, pathlib, datetime as dt
 import pandas as pd
 import plotly.express as px
 import gradio as gr
+from geopy.geocoders import Nominatim
+from geopy.extra.rate_limiter import RateLimiter
 
-# ──────────────────────────────────────────────
-# Cargar datos
-# ──────────────────────────────────────────────
-df = pd.read_excel("Base de Datos Prueba.xlsx", parse_dates=["FECHA_APERTURA"])
+DATA_XLSX   = "Base de Datos Prueba.xlsx"     # <- ponlo junto a app.py
+COORDS_JSON = "office_coords.json"            # caché de coordenadas
+
+# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+# 1. Cargar datos
+# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+df = pd.read_excel(DATA_XLSX, parse_dates=["FECHA_APERTURA"])
 df["MES"] = df["FECHA_APERTURA"].dt.to_period("M").dt.to_timestamp()
+oficinas  = sorted(df["OFICINA"].dropna().unique().tolist())
+productos = sorted(df["TIPO PRODUCTO"].dropna().unique().tolist())
+min_amt, max_amt = int(df["MONTO_I"].min()), int(df["MONTO_I"].max())
 
-# Coordenadas mínimas necesarias (añade el resto si las usas)
-office_coords = {
-    "Montería Centro": (8.74733, -75.88145),
-    "Bucaramanga Centro": (7.11935, -73.12274),
-    "Principal": (4.7110, -74.0721),
-}
+# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+# 2. Georreferenciación (1ª vez usa Nominatim, luego lee caché)
+# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+if pathlib.Path(COORDS_JSON).is_file():
+    office_coords = json.loads(open(COORDS_JSON).read())
+else:
+    geolocator = Nominatim(user_agent="bancamia_dash")
+    geocode    = RateLimiter(geolocator.geocode, min_delay_seconds=1)
+    office_coords = {}
+    for ofi in oficinas:
+        loc = geocode(f"{ofi}, Colombia")
+        office_coords[ofi] = (loc.latitude, loc.longitude) if loc else (None, None)
+    with open(COORDS_JSON, "w") as fh:
+        json.dump(office_coords, fh)
 
-# ──────────────────────────────────────────────
-# Lógica
-# ──────────────────────────────────────────────
-def filtrar(start, end, productos, oficinas, min_amt, max_amt):
+# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+# 3. Función principal
+# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+def dashboard(start_date, end_date, tipos, ofis, monto):
     d = df.copy()
-    if start: d = d[d["FECHA_APERTURA"] >= pd.to_datetime(start)]
-    if end:   d = d[d["FECHA_APERTURA"] <= pd.to_datetime(end)]
-    if productos: d = d[d["TIPO PRODUCTO"].isin(productos)]
-    if oficinas:  d = d[d["OFICINA"].isin(oficinas)]
-    d = d[(d["MONTO_I"] >= min_amt) & (d["MONTO_I"] <= max_amt)]
+    if start_date: d = d[d["FECHA_APERTURA"] >= pd.to_datetime(start_date)]
+    if end_date:   d = d[d["FECHA_APERTURA"] <= pd.to_datetime(end_date)]
+    if tipos:      d = d[d["TIPO PRODUCTO"].isin(tipos)]
+    if ofis:       d = d[d["OFICINA"].isin(ofis)]
+    d = d[(d["MONTO_I"] >= monto[0]) & (d["MONTO_I"] <= monto[1])]
 
-    # Gráfico 1
-    fig1 = px.bar(d.groupby("MES")["MONTO_I"].sum().reset_index(),
-                  x="MES", y="MONTO_I",
-                  title="Monto desembolsado por mes")
+    # ── Fig 1: barras mensuales
+    f1 = px.bar(d.groupby("MES")["MONTO_I"].sum().reset_index(),
+                x="MES", y="MONTO_I",
+                labels={"MES":"Mes","MONTO_I":"Monto (COP)"},
+                title="Monto desembolsado por mes")
 
-    # Gráfico 2
-    fig2 = px.pie(d["TIPO PRODUCTO"].value_counts().reset_index(),
-                  names="index", values="TIPO PRODUCTO",
-                  title="Distribución por tipo de producto")
+    # ── Fig 2: pie de distribución
+    pie_df = d["TIPO PRODUCTO"].value_counts().reset_index()
+    pie_df.columns = ["TIPO PRODUCTO","CANT"]
+    f2 = px.pie(pie_df, names="TIPO PRODUCTO", values="CANT",
+                title="Distribución por producto")
 
-    # Gráfico 3
-    fig3 = px.box(d, x="TIPO PRODUCTO", y="TASA",
-                  title="Distribución de tasas (%)")
+    # ── Fig 3: boxplot tasas
+    f3 = px.box(d, x="TIPO PRODUCTO", y="TASA",
+                labels={"TASA":"Tasa (%)","TIPO PRODUCTO":"Producto"},
+                title="Tasas de interés")
 
-    # Gráfico 4
+    # ── Fig 4: mapa
     g = d.copy()
-    g["lat"] = g["OFICINA"].map(lambda x: office_coords.get(x, (None, None))[0])
-    g["lon"] = g["OFICINA"].map(lambda x: office_coords.get(x, (None, None))[1])
-    g = g.dropna(subset=["lat", "lon"])
-    fig4 = px.scatter_mapbox(g, lat="lat", lon="lon",
-                             hover_name="OFICINA", color="TIPO PRODUCTO",
-                             size="MONTO_I", zoom=4,
-                             mapbox_style="open-street-map",
-                             title="Mapa de aperturas")
-    return fig1, fig2, fig3, fig4
-
-# ──────────────────────────────────────────────
-# Interfaz (Gradio v2.x)
-# ──────────────────────────────────────────────
-inputs = [
-    gr.inputs.Textbox(label="Fecha inicio (YYYY-MM-DD)", default="2025-01-01"),
-    gr.inputs.Textbox(label="Fecha fin (YYYY-MM-DD)",   default="2025-03-31"),
-    gr.inputs.CheckboxGroup(label="Tipo de Producto",
-                            choices=df["TIPO PRODUCTO"].dropna().unique().tolist()),
-    gr.inputs.CheckboxGroup(label="Oficina",
-                            choices=list(office_coords.keys())),
-    gr.inputs.Number(label="Monto mínimo", default=int(df["MONTO_I"].min())),
-    gr.inputs.Number(label="Monto máximo", default=int(df["MONTO_I"].max())),
-]
-
-outputs = [
-    gr.outputs.Plot(label="Monto y Volumen"),
-    gr.outputs.Plot(label="Distribución"),
-    gr.outputs.Plot(label="Tasas"),
-    gr.outputs.Plot(label="Geoespacial"),
-]
+    g[["lat","lon"]] = g["OFICINA"].apply(
+        lambda x: pd.Series(office_coords.get(x,(None,None))))
+    g = g.dropna(subset=["lat","lon"])
+    f4 = px.scatter_mapbox(g, lat="lat", lon="lon",
+                           color="TIPO PRODUCTO", size="MONTO_I", size_max=15,
+                           hover_name="OFICINA", zoom=4,
+                           mapbox_style="open-street-map",
+                           title="Mapa de aperturas")
+    return f1, f2, f3, f4
 
-iface = gr.Interface(
-    fn=filtrar,
-    inputs=inputs,
-    outputs=outputs,
-    title="Dashboard Interactivo Bancamía – Q1 2025",
-    description="Filtra por fechas, producto, oficina y rango de montos para explorar aperturas."
-)
+# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+# 4. Interfaz Gradio v4
+# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Monochrome()) as demo:
+    gr.Markdown("### Dashboard Bancamía — Apertura de Productos Q1-2025")
+    with gr.Row():
+        with gr.Column(scale=1):
+            dp1   = gr.Date(label="Desde",  value="2025-01-01")
+            dp2   = gr.Date(label="Hasta",  value="2025-03-31")
+            dd1   = gr.Dropdown(tipos, multiselect=True, label="Producto")
+            dd2   = gr.Dropdown(oficinas, multiselect=True, label="Oficina")
+            rs    = gr.RangeSlider(min_amt, max_amt,
+                                   value=[min_amt, max_amt],
+                                   label="Rango de monto (COP)")
+            btn   = gr.Button("Actualizar")
+        with gr.Column(scale=3):
+            with gr.Tab("Monto"):
+                out1 = gr.Plot()
+            with gr.Tab("Distribución"):
+                out2 = gr.Plot()
+            with gr.Tab("Tasas"):
+                out3 = gr.Plot()
+            with gr.Tab("Mapa"):
+                out4 = gr.Plot()
+    btn.click(dashboard, [dp1, dp2, dd1, dd2, rs], [out1, out2, out3, out4])
 
 if __name__ == "__main__":
-    iface.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=int(os.environ.get("PORT", 7860)))
+    demo.launch(server_name="0.0.0.0",
+                server_port=int(os.environ.get("PORT", 7860)))