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     #st.write(data_200['COD_DEPARTAMENTO'].unique())
     #st.write(data_200['ESTADO_ESTUDIANTE'].unique())
        
-    VIRTU = st.selectbox('Virtual: ', ['UVIR', 'PCGT'])
-    INGRE = st.selectbox('Ingresante: ', ['REGULAR', 'INGRESANTE', 'REINCORPORADO'])
+    #VIRTU = st.selectbox('Virtual: ', ['UVIR', 'PCGT'])
+    INGRE = st.selectbox('Estado: ', ['Abandono', 'Activo'])
     
-    data_210 = data_200[(data_200['COD_DEPARTAMENTO']==VIRTU) & (data_200['ESTADO_ESTUDIANTE']==INGRE)]
+    data_210 = data_200[data_200['ESTADO_ESTUDIANTE']==INGRE]
     
     fig2 = px.scatter(data_210, x='pca_1', y='pca_2', title='Distribución PCA', width=800, height=800)
     st.plotly_chart(fig2)
 
-    GRIDSIZE = st.slider(0, 100, 10)
+    GRIDSIZEX = st.slider(0, 100, 10)
     
     plt.figure(figsize=(10, 8))
-    plt_extracto = plt.hexbin(data_210.pca_1, data_210.pca_2, gridsize=GRIDSIZE, cmap='inferno')
+    plt_extracto = plt.hexbin(data_210.pca_1, data_210.pca_2, gridsize=GRIDSIZEX, cmap='inferno')
     plt.colorbar()
     plt.title('Hexbin Plot of PCA-Transformed Data')
     plt.xlabel('Principal Component 1')