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  1. app.py +15 -3
app.py CHANGED
@@ -1,6 +1,7 @@
1
  from pathlib import Path
2
  from types import SimpleNamespace
3
  import streamlit as st
 
4
 
5
  from impuestos import TRAMOS, TRAMOS_REFORMA, get_table, get_curve
6
 
@@ -41,20 +42,31 @@ def main() -> None:
41
 
42
  st.text(f"Tu sueldo imponible antes de impuestos con la reforma es: {sueldo_bruto_reforma} (incluye los descuentos asociados a los beneficios)")
43
 
 
 
 
44
  col1, col2 = st.columns((0.5, 0.5))
45
  col1.subheader("Tabla de Impuestos Actual")
46
  table = get_table(sueldo_bruto, TRAMOS)
47
  col1.dataframe(table)
48
  total = table["Impuesto"].sum()
49
- col1.subheader(f"Total Impuesto: ${total} ({100*(total/sueldo_bruto):.2f}\%)")
50
 
51
  col2.subheader("Tabla de Impuestos Reforma")
52
  table = get_table(sueldo_bruto_reforma, TRAMOS_REFORMA)
53
  col2.dataframe(table)
54
  total_reforma = table["Impuesto"].sum()
55
- col2.subheader(f"Total Impuesto con Reforma: ${total_reforma} ({100*(total_reforma/sueldo_bruto):.2f}\%)")
 
 
 
56
 
57
- st.text("En el siguiente grafico se ve claramente que la reforma empieza a tener efecto a partir de los 4 millones. Por ejemplo con 8 millones mensuales la diferencia es solo de 200000 mensual.")
 
 
 
 
 
58
  st.plotly_chart(get_curve(0), use_container_width=True)
59
 
60
  if __name__ == "__main__":
 
1
  from pathlib import Path
2
  from types import SimpleNamespace
3
  import streamlit as st
4
+ import pandas as pd
5
 
6
  from impuestos import TRAMOS, TRAMOS_REFORMA, get_table, get_curve
7
 
 
42
 
43
  st.text(f"Tu sueldo imponible antes de impuestos con la reforma es: {sueldo_bruto_reforma} (incluye los descuentos asociados a los beneficios)")
44
 
45
+
46
+
47
+
48
  col1, col2 = st.columns((0.5, 0.5))
49
  col1.subheader("Tabla de Impuestos Actual")
50
  table = get_table(sueldo_bruto, TRAMOS)
51
  col1.dataframe(table)
52
  total = table["Impuesto"].sum()
53
+ col1.markdown(f"### Total Impuesto: \nActualmente pagas **${total}** que representa **({100*(total/sueldo_bruto):.2f}\%)** de tasa efectiva")
54
 
55
  col2.subheader("Tabla de Impuestos Reforma")
56
  table = get_table(sueldo_bruto_reforma, TRAMOS_REFORMA)
57
  col2.dataframe(table)
58
  total_reforma = table["Impuesto"].sum()
59
+ explanation = f"### Total Impuesto con Reforma: \nPagarás **${total_reforma}** que representa **({100*(total_reforma/sueldo_bruto):.2f}\%)** de tasa efectiva"
60
+ if total_reforma < total:
61
+ explanation += " (Pagas menos que antes dado que estas beneficiando del descuento propocinado por los beneficios tributarios de arriendo y/o cuidado. Tu monto imponible es mas bajo que antes)"
62
+ col2.markdown(explanation)
63
 
64
+ # results_df = pd.DataFrame(columns=["actual", "reforma"], index=["total impuestos", "tasa efectiva"])
65
+ # results_df["actual"] = [total, 100*(total/sueldo_bruto)]
66
+ # results_df["reforma"] = [total_reforma, 100*(total_reforma/sueldo_bruto)]
67
+ # st.dataframe(results_df.style.highlight_max(axis=1))
68
+
69
+ st.markdown("### Objectivo de la reforma \nEn el siguiente grafico se ve claramente que la reforma empieza a tener efecto a partir de los 4 millones (pero muy lentamente 😱). Por ejemplo con 8 millones mensuales la diferencia es solo de 200000 mensual.")
70
  st.plotly_chart(get_curve(0), use_container_width=True)
71
 
72
  if __name__ == "__main__":