# Actualizado por: José Carlos Machicao, Fecha de actualización: 2024_07_08, Lima
# Esta vinculado a los PKL de https://sites.google.com/continental.edu.pe/edusights/inicio

# Importacion de librerias
import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.express as px
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
pd.DataFrame.iteritems = pd.DataFrame.items
scaler = StandardScaler()

c1, c2 = st.columns([6,6])
with c2:
    st.image('logo_vidad.png', width=300, caption='https://www.continental.edu.pe/')

# Títulos y carga de archivo
st.title("Visualización y Clusterización automática de Data de Estudiantes")
st.write("Cargue el archivo PKL para visualizar el análisis de su contenido.")
uploaded_file = st.file_uploader("Cargar archivo: ", type='pkl')



if uploaded_file is not None:
    
    df = pd.read_pickle(uploaded_file)
    
    
    st.subheader('Radar Diferencia con Linea Base')
    fig4 = px.line_polar(df_result, r='diff_linbase', theta='col_cats')
    st.plotly_chart(fig4)
    
    csv2 = df_result.to_csv(encoding='iso-8859-1')

    st.download_button(
        label="Descargar CSV",
        data=csv2,
        file_name='frecuencias_experimento.csv',
        mime='text/csv'
    )

c1, c2 = st.columns([6,6])
with c1:
    st.image('gdmklogo.png', width=100, caption='Powered by GestioDinámica 2024')