Update app.py

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@@ -23,6 +23,8 @@ if uploaded_file is not None:
     # Eliminación de datos inválidos
     df_050 = df.dropna(axis=0) 
     df_050.index = df_050.DNI
+
+    st.write(df_050.shape)
     
     # Depuración de columnas sólo para aquellas que contribuyen al clustering
     col_selec = []
@@ -87,8 +89,8 @@ if uploaded_file is not None:
     plt.figure(figsize=(7, 4))
     densidades = pd.DataFrame(plt_extracto.get_array())
     densidades.hist(bins=50, log=True)
-    plt.xlabel('Cantidad de Ocurrencias')
-    plt.ylabel('Frecuencia')
+    plt.ylabel('Cantidad de Ocurrencias')
+    plt.xlabel('Frecuencia')
     
     plt.title('Histograma de Densidades')
     st.pyplot(plt)
@@ -109,8 +111,10 @@ if uploaded_file is not None:
     st.write('Usted ha elegido ', NUM_CASOS, 'casos.')
     
     radiohex = (data_210.pca_1.max() - data_210.pca_1.min())/50/2
-        
-    CASOX = st.selectbox('Elija el caso: ', (1, 2, 3))
+
+    st.header('Visualización de Caso Particular')
+    
+    CASOX = st.selectbox('Elija el caso: ', range(NUM_CASOS))
     
     a, b = patrones_df.col1[CASOX], patrones_df.col2[CASOX]
     enfoqueX = data_210[
@@ -122,7 +126,7 @@ if uploaded_file is not None:
     
     st.write(enfoqueX.shape)
 
-    st.header('Diagrama de Coordenadas Paralelas')
+    st.subheader('Diagrama de Coordenadas Paralelas')
     
     LISTA_SELEC = st.multiselect('Escoja la variable de color: ', list(enfoqueX.columns))
     st.write(LISTA_SELEC)
@@ -130,6 +134,8 @@ if uploaded_file is not None:
     fig2 = px.parallel_categories(data_frame=enfoqueX[list(LISTA_SELEC)])
     st.plotly_chart(fig2)
 
+    st.subheader('Poblaciones por Hexágonos Elegidos')
+    
     for c in range(NUM_CASOS):
         a, b = patrones_df.col1[c], patrones_df.col2[c]
         enfoqueX = data_210[