File size: 1,379 Bytes
fd03181
b906a5a
fd03181
f2a4ed0
f0acbd7
b906a5a
608cb34
dca7be1
c23fdff
dca7be1
32068c7
 
f2a4ed0
89500a9
3b44d68
89500a9
 
 
 
1a22523
 
89500a9
 
 
e48b6c8
89500a9
e48b6c8
 
 
 
89500a9
ddd4a16
 
e48b6c8
 
 
89500a9
e48b6c8
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
import streamlit as st
import pandas as pd

# Load dataframe
file = st.file_uploader('Seleccione un archivo Excel: ')

if file is not None:
    # Load the Excel file into a Pandas dataframe
    df = pd.read_excel(file, engine='openpyxl')
    # Show the dataframe in Streamlit
    #st.write(df.head())
    st.write(list(df.columns))

    # Sidebar option
    option = st.sidebar.selectbox('Clasificar resultados por:', ('Pregunta', 'Categoria'))
    
    # Group dataframe by chosen option
    if option == 'Pregunta':
        grouped_df = df.groupby('Pregunta')
    elif option == 'Categoria':
        grouped_df = df.groupby('Categoria')
    
    # Generate text with bullets
    text = ''
    
    for name, group in grouped_df:

        st.write('\n\n >>> ', option, ': ', name)
        st.write('Cantidad de afirmaciones: ', len(group))
        texto_tot = ''
        for index, row in group.iterrows():
            text = '* En el rubro sobre ' + row.Pregunta + ' la categoría ' + row.Categoria + ' responde ' + \
            row.Respuesta + ' un ' + str(row.dif2) + '% más que la categoría ' + row.Cat_Comparada + '\n'
            texto_tot = texto_tot + '\n' + text
        st.write(texto_tot)

    # Download link for text file
    st.markdown(f'<a href="data:text/plain;charset=utf-8,{texto_tot}" download="result.txt">Download Text File</a>', unsafe_allow_html=True)