Update app.py

app.py

@@ -42,9 +42,6 @@ def generar_tabla(n_filas, concentracion_inicial, unidad_medida, n_replicas):
     for i in range(1, n_replicas + 1):
         df[f"Concentración Real {i} ({unidad_medida})"] = None
 
-    # Añadir columna para incluir o excluir filas
-    df["Incluir"] = True
-
     # Las columnas de promedio y desviación estándar se agregarán durante el análisis
     return df
 
@@ -270,10 +267,16 @@ Fecha: {datetime.now().strftime('%d/%m/%Y %H:%M')}
 """
     return informe, evaluacion['estado']
 
-def actualizar_analisis(df, n_replicas, unidad_medida):
+def actualizar_analisis(df, n_replicas, unidad_medida, filas_seleccionadas):
     if df is None or df.empty:
         return "Error en los datos", None, "No se pueden generar análisis", df
 
+    # Convertir filas_seleccionadas a índices
+    if not filas_seleccionadas:
+        return "Se necesitan más datos", None, "No se han seleccionado filas para el análisis", df
+
+    indices_seleccionados = [int(s.split(' ')[1]) - 1 for s in filas_seleccionadas]
+
     # Calcular promedio y desviación estándar dependiendo de las réplicas
     df = calcular_promedio_desviacion(df, n_replicas, unidad_medida)
 
@@ -286,9 +289,8 @@ def actualizar_analisis(df, n_replicas, unidad_medida):
 
     df_valid = df.dropna(subset=[col_predicha_num, col_real_promedio])
 
-    # Filtrar filas según la columna "Incluir"
-    if 'Incluir' in df_valid.columns:
-        df_valid = df_valid[df_valid['Incluir'] == True]
+    # Filtrar filas según las seleccionadas
+    df_valid = df_valid.loc[indices_seleccionados]
 
     if len(df_valid) < 2:
         return "Se necesitan más datos", None, "Se requieren al menos dos valores reales para el análisis", df
@@ -315,7 +317,8 @@ def actualizar_graficos(df, n_replicas, unidad_medida,
                         palette_linea_ajuste, estilo_linea_ajuste,
                         palette_linea_ideal, estilo_linea_ideal,
                         palette_barras_error,
-                        mostrar_linea_ajuste, mostrar_linea_ideal, mostrar_puntos):
+                        mostrar_linea_ajuste, mostrar_linea_ideal, mostrar_puntos,
+                        filas_seleccionadas):
     if df is None or df.empty:
         return None
 
@@ -331,9 +334,14 @@ def actualizar_graficos(df, n_replicas, unidad_medida,
 
     df_valid = df.dropna(subset=[col_predicha_num, col_real_promedio])
 
-    # Filtrar filas según la columna "Incluir"
-    if 'Incluir' in df_valid.columns:
-        df_valid = df_valid[df_valid['Incluir'] == True]
+    # Convertir filas_seleccionadas a índices
+    if not filas_seleccionadas:
+        return None
+
+    indices_seleccionados = [int(s.split(' ')[1]) - 1 for s in filas_seleccionadas]
+
+    # Filtrar filas según las seleccionadas
+    df_valid = df_valid.loc[indices_seleccionados]
 
     if len(df_valid) < 2:
         return None
@@ -441,7 +449,7 @@ def exportar_informe_latex(df_valid, informe_md):
         f.write(informe_tex)
     return filename
 
-def exportar_word(df, informe_md, unidad_medida):
+def exportar_word(df, informe_md, unidad_medida, filas_seleccionadas):
     df_valid = df.copy()
     col_predicha_num = "Concentración Predicha Numérica"
     col_real_promedio = f"Concentración Real Promedio ({unidad_medida})"
@@ -452,9 +460,14 @@ def exportar_word(df, informe_md, unidad_medida):
 
     df_valid = df_valid.dropna(subset=[col_predicha_num, col_real_promedio])
 
-    # Filtrar filas según la columna "Incluir"
-    if 'Incluir' in df_valid.columns:
-        df_valid = df_valid[df_valid['Incluir'] == True]
+    # Convertir filas_seleccionadas a índices
+    if not filas_seleccionadas:
+        return None
+
+    indices_seleccionados = [int(s.split(' ')[1]) - 1 for s in filas_seleccionadas]
+
+    # Filtrar filas según las seleccionadas
+    df_valid = df_valid.loc[indices_seleccionados]
 
     if df_valid.empty:
         return None
@@ -463,7 +476,7 @@ def exportar_word(df, informe_md, unidad_medida):
 
     return filename  # Retornamos el nombre del archivo
 
-def exportar_latex(df, informe_md):
+def exportar_latex(df, informe_md, filas_seleccionadas):
     df_valid = df.copy()
     col_predicha_num = "Concentración Predicha Numérica"
     col_real_promedio = [col for col in df_valid.columns if 'Real Promedio' in col][0]
@@ -474,9 +487,14 @@ def exportar_latex(df, informe_md):
 
     df_valid = df_valid.dropna(subset=[col_predicha_num, col_real_promedio])
 
-    # Filtrar filas según la columna "Incluir"
-    if 'Incluir' in df_valid.columns:
-        df_valid = df_valid[df_valid['Incluir'] == True]
+    # Convertir filas_seleccionadas a índices
+    if not filas_seleccionadas:
+        return None
+
+    indices_seleccionados = [int(s.split(' ')[1]) - 1 for s in filas_seleccionadas]
+
+    # Filtrar filas según las seleccionadas
+    df_valid = df_valid.loc[indices_seleccionados]
 
     if df_valid.empty:
         return None
@@ -550,15 +568,6 @@ def actualizar_tabla_evento(df, n_filas, concentracion, unidad, n_replicas):
             if idx in df.index:
                 df_new.at[idx, col_new] = df.at[idx, col_old]
 
-    # Mapear la columna "Incluir"
-    if 'Incluir' in df.columns:
-        df_new['Incluir'] = True
-        for idx in df_new.index:
-            if idx in df.index:
-                df_new.at[idx, 'Incluir'] = df.at[idx, 'Incluir']
-    else:
-        df_new['Incluir'] = True
-
     return df_new
 
 def cargar_excel(file):
@@ -649,6 +658,13 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as interfaz:
         estado_output = gr.Textbox(label="Estado", interactive=False)
         graficos_output = gr.Plot(label="Gráficos de Análisis")
 
+        # Añadimos el Multiselect para seleccionar las filas
+        filas_seleccionadas = gr.Multiselect(
+            label="Seleccione las filas a incluir en el análisis",
+            choices=[],
+            value=[],
+        )
+
         # Opciones y botones debajo del gráfico
         with gr.Row():
             # Paletas de colores disponibles en Seaborn
@@ -712,10 +728,24 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as interfaz:
     input_components = [tabla_output]
     output_components = [estado_output, graficos_output, informe_output, tabla_output]
 
+    # Evento para actualizar las opciones de filas
+    def actualizar_opciones_filas(df):
+        if df is None or df.empty:
+            return gr.update(choices=[], value=[])
+        else:
+            opciones = [f"Fila {i+1}" for i in df.index]
+            return gr.update(choices=opciones, value=opciones)
+
+    tabla_output.change(
+        fn=actualizar_opciones_filas,
+        inputs=[tabla_output],
+        outputs=filas_seleccionadas
+    )
+
     # Evento al presionar el botón Calcular
     calcular_btn.click(
         fn=actualizar_analisis,
-        inputs=[tabla_output, replicas_slider, unidad_input],
+        inputs=[tabla_output, replicas_slider, unidad_input, filas_seleccionadas],
         outputs=output_components
     )
 
@@ -728,7 +758,8 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as interfaz:
             palette_linea_ajuste_dropdown, estilo_linea_ajuste_dropdown,
             palette_linea_ideal_dropdown, estilo_linea_ideal_dropdown,
             palette_barras_error_dropdown,
-            mostrar_linea_ajuste, mostrar_linea_ideal, mostrar_puntos
+            mostrar_linea_ajuste, mostrar_linea_ideal, mostrar_puntos,
+            filas_seleccionadas
         ],
         outputs=graficos_output
     )
@@ -826,13 +857,13 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as interfaz:
     # Eventos de exportar informes
     exportar_word_btn.click(
         fn=exportar_word,
-        inputs=[tabla_output, informe_output, unidad_input],
+        inputs=[tabla_output, informe_output, unidad_input, filas_seleccionadas],
         outputs=exportar_word_file
     )
 
     exportar_latex_btn.click(
         fn=exportar_latex,
-        inputs=[tabla_output, informe_output],
+        inputs=[tabla_output, informe_output, filas_seleccionadas],
         outputs=exportar_latex_file
     )
 
@@ -842,7 +873,7 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as interfaz:
         df = generar_tabla(7, 2000000, "UFC", n_replicas)
         # Valores reales de ejemplo
         df[f"Concentración Real 1 (UFC)"] = [2000000, 1600000, 1200000, 800000, 400000, 200000, 100000]
-        estado, fig, informe, df = actualizar_analisis(df, n_replicas, "UFC")
+        estado, fig, informe, df = actualizar_analisis(df, n_replicas, "UFC", [f"Fila {i+1}" for i in df.index])
         return (
             2000000,
             "UFC",