Update app.py

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@@ -111,8 +111,8 @@ def generar_graficos(df_valid, n_replicas, unidad_medida):
             fmt='o',
             color='blue',
             ecolor='lightgray',
-            elinewidth=3,
-            capsize=0,
+            elinewidth=2,
+            capsize=3,
             label='Datos Reales'
         )
     else:
@@ -262,7 +262,7 @@ Fecha: {datetime.now().strftime('%d/%m/%Y %H:%M')}
 
 def actualizar_analisis(df, n_replicas, unidad_medida):
     if df is None or df.empty:
-        return "Error en los datos", None, "No se pueden generar análisis"
+        return "Error en los datos", None, "No se pueden generar análisis", df
 
     col_predicha_num = "Concentración Predicha Numérica"
     col_real_promedio = f"Concentración Real Promedio ({unidad_medida})"
@@ -277,7 +277,7 @@ def actualizar_analisis(df, n_replicas, unidad_medida):
     df_valid = df.dropna(subset=[col_predicha_num, col_real_promedio])
 
     if len(df_valid) < 2:
-        return "Se necesitan más datos", None, "Se requieren al menos dos valores reales para el análisis"
+        return "Se necesitan más datos", None, "Se requieren al menos dos valores reales para el análisis", df
 
     # Calcular la regresión y agregar 'Ajuste Lineal'
     slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(df_valid[col_predicha_num], df_valid[col_real_promedio])
@@ -286,7 +286,7 @@ def actualizar_analisis(df, n_replicas, unidad_medida):
     fig = generar_graficos(df_valid, n_replicas, unidad_medida)
     informe, estado = generar_informe_completo(df_valid, n_replicas, unidad_medida)
 
-    return estado, fig, informe
+    return estado, fig, informe, df
 
 def exportar_informe_word(df_valid, informe_md, unidad_medida):
     # Crear documento Word
@@ -463,6 +463,9 @@ def generar_datos_sinteticos_evento(df, n_replicas, unidad_medida):
         datos_sinteticos = np.round(datos_sinteticos, 2)
         df[col_real] = datos_sinteticos
 
+    # Calcular promedio y desviación estándar
+    df = calcular_promedio_desviacion(df, n_replicas, unidad_medida)
+
     return df
 
 def actualizar_tabla_evento(df, n_filas, concentracion, unidad, n_replicas):
@@ -470,8 +473,8 @@ def actualizar_tabla_evento(df, n_filas, concentracion, unidad, n_replicas):
     df_new = generar_tabla(n_filas, concentracion, unidad, n_replicas)
 
     # Mapear columnas
-    col_real_new = [col for col in df_new.columns if 'Concentración Real' in col]
-    col_real_old = [col for col in df.columns if 'Concentración Real' in col]
+    col_real_new = [col for col in df_new.columns if 'Concentración Real' in col and 'Promedio' not in col and 'Desviación' not in col]
+    col_real_old = [col for col in df.columns if 'Concentración Real' in col and 'Promedio' not in col and 'Desviación' not in col]
 
     # Reemplazar valores existentes en "Concentración Real"
     for col_new, col_old in zip(col_real_new, col_real_old):
@@ -480,6 +483,9 @@ 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]
 
+    # Recalcular promedio y desviación estándar
+    df_new = calcular_promedio_desviacion(df_new, n_replicas, unidad)
+
     return df_new
 
 # Interfaz Gradio
@@ -555,7 +561,7 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as interfaz:
 
     # Eventos
     input_components = [tabla_output]
-    output_components = [estado_output, graficos_output, informe_output]
+    output_components = [estado_output, graficos_output, informe_output, tabla_output]
 
     # Evento al presionar el botón Calcular
     calcular_btn.click(
@@ -666,7 +672,9 @@ 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 = actualizar_analisis(df, n_replicas, "UFC")
+        # Calcular promedio y desviación estándar
+        df = calcular_promedio_desviacion(df, n_replicas, "UFC")
+        estado, fig, informe, df = actualizar_analisis(df, n_replicas, "UFC")
         return (
             2000000,
             "UFC",