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@@ -370,6 +370,14 @@ elif page == "Customer Analysis":
 
                     # Ensure the 'fecha_mes' column in results is also in datetime format if it's being used for comparisons
                     results['fecha_mes'] = pd.to_datetime(results['fecha_mes'], errors='coerce')
+
+                    st.subheader("Datos históricos completos")
+                    st.write(historical_data.head())
+
+                    st.subheader("Resultados completos con predicciones")
+                    st.write(results.head())
+
+
                     fecha_inicio = pd.to_datetime(fecha_inicio)
 
                     # Filter historical data for the customer over the last 12 months
@@ -378,6 +386,7 @@ elif page == "Customer Analysis":
                         (historical_data['fecha_mes'] >= fecha_inicio) & 
                         (historical_data['fecha_mes'] < fecha_corte)
                     ].groupby('fecha_mes')['precio_total'].sum().reset_index()
+                    st.write(datos_historicos)
 
                     # Rename 'precio_total' column to 'ventas_historicas'
                     datos_historicos.rename(columns={'precio_total': 'ventas_historicas'}, inplace=True)