feat: Translated Summary to Spanish

app.py

@@ -72,7 +72,7 @@ historical_data = pd.read_csv('historical_data.csv')
 
 with st.sidebar:
     st.sidebar.title("DeepInsightz")
-    page = st.sidebar.selectbox("Selecciona la herramienta que quieres utilizar...", ["Resumen", "Análisis de Cliente", "Recomendación de Artículos"])
+    page = st.sidebar.selectbox("Selecciona la herramienta que quieres utilizar...", ["📃 Resumen", "🕵️ Análisis de Cliente", "💡 Recomendación de Artículos"])
 
 # Generamos la columna total_sales
 ventas_clientes['total_sales'] = ventas_clientes[['VENTA_2021', 'VENTA_2022', 'VENTA_2023']].sum(axis=1)
@@ -205,7 +205,7 @@ def radar_chart(categories, values, amounts, title):
 
 
 
-if page == "Resumen":
+if page == "📃 Resumen":
     # st.title("Welcome to DeepInsightz")
     # st.markdown("""
     #     ### Data-driven Customer Clustering
@@ -268,7 +268,7 @@ if page == "Resumen":
                         )}
                     )
 # Customer Analysis Page
-elif page == "Análisis de Cliente":
+elif page == "🕵️ Análisis de Cliente":
     st.markdown("""
     <h2 style='text-align: center; font-size: 2.5rem;'>Análisis de Cliente</h2>
     <p style='text-align: center; font-size: 1.2rem; color: gray;'> 
@@ -698,7 +698,7 @@ elif page == "Análisis de Cliente":
                                     st.warning(f"No predicted or actual data found for customer {customer_code} for 2024.")
 
 # Customer Recommendations Page
-elif page == "Recomendación de Artículos":
+elif page == "💡 Recomendación de Artículos":
     # Carga de CSV necesarios cestas y productos
     cestas = pd.read_csv('cestas.csv') 
     productos = pd.read_csv('productos.csv')