Update app.py

app.py

@@ -5,7 +5,7 @@ import plotly.graph_objects as go
 import gradio as gr
 from gradio.components import Plot
 
-#DATA
+#DATOS
 
 cities_data = {
     'Abancay': {
@@ -1151,7 +1151,7 @@ cities_data = {
 }
 
 
-#DATA
+#DATOS
 
 COLORES = {
     'Total': '#2C3E50',
@@ -1255,11 +1255,12 @@ def crear_radar_plot(dfs):
     fig.update_layout(
         polar=dict(
             radialaxis=dict(visible=True, range=[0, 100], tickfont=dict(size=12)),
-            angularaxis=dict(rotation=90, direction='clockwise', tickfont=dict(size=14)),
+            angularaxis=dict(rotation=90, direction='clockwise', tickfont=dict(size=14))
+        ),
         title=dict(text='Radar de Indicadores Laborales', x=0.5, font=dict(size=20)),
         showlegend=False,
         height=500
-    ))
+    )
     
     return fig
 
@@ -1343,6 +1344,27 @@ def generar_analisis_global():
     
     return figs
 
+def actualizar_graficos(ciudad):
+    data = cities_data[ciudad]
+    
+    dfs = {
+        'desempleo': procesar_dataframe(data['desempleo_trimestral'], ["Trimestre", "Total", "Hombres", "Mujeres"]),
+        'ingresos': procesar_dataframe(data['ingresos_periodo'], ["Periodo", "Total", "Hombres", "Mujeres"]),
+        'informal': procesar_dataframe(data['informal_periodo'], ["Periodo", "Total", "Hombres", "Mujeres"]),
+        'actividad': procesar_dataframe(data['actividad_trimestral'], ["Trimestre", "Total", "Hombres", "Mujeres"])
+    }
+    
+    return [
+        crear_grafico_lineas(dfs['desempleo'], "Tasa de Desempleo", "%", ".1f"),
+        crear_grafico_lineas(dfs['ingresos'], "Ingresos Promedio", "Soles", ".0f"),
+        crear_grafico_lineas(dfs['informal'], "Tasa de Informalidad", "%", ".1f"),
+        crear_grafico_lineas(dfs['actividad'], "Tasa de Actividad", "%", ".1f"),
+        crear_radar_plot(dfs),
+        crear_grafico_lineas(dfs['ingresos'].assign(
+            Brecha=lambda x: (x['Hombres'] - x['Mujeres']) / x['Hombres'].replace(0, np.nan) * 100
+        ), "Brecha Salarial", "%", ".1f")
+    ]
+
 with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(primary_hue="blue"), css=".gradio-container {background-color: white}") as app:
     gr.Markdown("# 📊 Dashboard Analítico del Mercado Laboral")
     
@@ -1386,25 +1408,4 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(primary_hue="blue"), css=".gradio-container
         outputs=[global_desempleo, global_ingresos, global_brecha]
     )
 
-def actualizar_graficos(ciudad):
-    data = cities_data[ciudad]
-    
-    dfs = {
-        'desempleo': procesar_dataframe(data['desempleo_trimestral'], ["Trimestre", "Total", "Hombres", "Mujeres"]),
-        'ingresos': procesar_dataframe(data['ingresos_periodo'], ["Periodo", "Total", "Hombres", "Mujeres"]),
-        'informal': procesar_dataframe(data['informal_periodo'], ["Periodo", "Total", "Hombres", "Mujeres"]),
-        'actividad': procesar_dataframe(data['actividad_trimestral'], ["Trimestre", "Total", "Hombres", "Mujeres"])
-    }
-    
-    return [
-        crear_grafico_lineas(dfs['desempleo'], "Tasa de Desempleo", "%", ".1f"),
-        crear_grafico_lineas(dfs['ingresos'], "Ingresos Promedio", "Soles", ".0f"),
-        crear_grafico_lineas(dfs['informal'], "Tasa de Informalidad", "%", ".1f"),
-        crear_grafico_lineas(dfs['actividad'], "Tasa de Actividad", "%", ".1f"),
-        crear_radar_plot(dfs),
-        crear_grafico_lineas(dfs['ingresos'].assign(
-            Brecha=lambda x: (x['Hombres'] - x['Mujeres']) / x['Hombres'].replace(0, np.nan) * 100
-        ), "Brecha Salarial", "%", ".1f")
-    ]
-
 app.launch(debug=True)