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@@ -11,6 +11,12 @@ def hex_to_rgba(hex_color, alpha=1.0):
     hex_color = hex_color.lstrip('#')
     return f'rgba({int(hex_color[0:2], 16)},{int(hex_color[2:4], 16)},{int(hex_color[4:6], 16)},{alpha})'
 
+# Lista de fuentes más utilizadas
+font_options = [
+    "Times New Roman", "Arial", "Helvetica", "Calibri", "Verdana", 
+    "Tahoma", "Georgia", "Garamond", "Courier New", "Brush Script MT"
+]
+
 # Sidebar para la configuración del gráfico
 st.sidebar.header("Configuración del Gráfico")
 
@@ -47,12 +53,14 @@ data = pd.DataFrame(data_list)
 
 # Ajustar fechas para simular apilamiento si está activado
 if stacked:
-    # Crear una nueva columna para apilar
-    data['Stacked_Start'] = data.groupby('Variable').cumcount() * timedelta(days=1)
-    data['Stacked_End'] = data['Stacked_Start'] + (data['End'] - data['Start'])
+    offset = timedelta(days=1)  # Ajusta el offset según sea necesario
+    for i in range(1, len(data)):
+        previous_end = data.loc[i-1, 'End']
+        data.loc[i, 'Start'] = previous_end + offset
+        data.loc[i, 'End'] = data.loc[i, 'Start'] + (data.loc[i, 'End'] - data.loc[i, 'Start'])
 
 # Crear gráfico de franjas de tiempo
-fig = px.timeline(data, x_start="Stacked_Start" if stacked else "Start", x_end="Stacked_End" if stacked else "End", y="Variable", color="Variable", title=chart_title)
+fig = px.timeline(data, x_start="Start", x_end="End", y="Variable", color="Variable", title=chart_title)
 
 # Actualizar el diseño del gráfico
 fig.update_yaxes(categoryorder="total ascending")