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estadisticas.py

@@ -14,6 +14,40 @@ import flask
 
 server = flask.Flask(__name__)
 
+def update_correlacion_macro_iauc():
+
+    datos = comidas.sort_values(by="iAUC", ascending=True)
+    datos = datos[np.abs(stats.zscore(datos["iAUC"], nan_policy='omit'))<3]
+    datos.reset_index(inplace=True)
+    metricas = ["hc_total", "lipids_total","protein_total","fiber_total"]
+    pcts = [ metrica + "_pct" for metrica in metricas]
+    datos["total"] = datos[metricas].sum(axis=1)
+    datos = datos[datos["total"]>0]
+    datos[pcts] = datos[metricas].div(datos["total"], axis=0)
+    
+    fig = make_subplots(rows=2, cols=4, vertical_spacing=0.25)
+    lcol = 1
+    seq = 1
+    for metrica in metricas:
+        datosfil = datos[np.abs(stats.zscore(datos[metrica], nan_policy='omit')) < 3]     
+
+        fig.add_trace(
+            go.Scatter(x=datosfil["iAUC"], y=datosfil[metrica], name=metrica, mode='markers'),
+            row=1, col=lcol
+        )
+        fig.add_trace(
+            go.Scatter(x=datosfil["iAUC"], y=datosfil[metrica + "_pct"], name=metrica, mode='markers'),
+            row=2, col=lcol
+        )
+        fig["layout"]['xaxis'  + str(seq)]['title']="iAUC" 
+        fig["layout"]['yaxis'  + str(seq)]['title']= metrica
+        fig["layout"]['xaxis'  + str(seq + 4)]['title']="iAUC" 
+        fig["layout"]['yaxis'  + str(seq + 4)]['title']= "pct de " + metrica
+
+        lcol = lcol + 1
+        seq = seq + 1
+    return fig
+
 def datavis(datos):
     medidas = ["imc", "age", "glucose", "hba1c", "ct", "hdl"]    
     fig = make_subplots(rows=2, cols=3, vertical_spacing=0.25)
@@ -316,46 +350,48 @@ def comidas_porcentajes(datos):
     return figura
 
 def comidas_principales(datos):
-    dominantes = datos.groupby("dominante")
-    categorias = datos.groupby("dominante_category")
-    figura = make_subplots(cols=1, rows=1)
+    dominantes = datos.groupby("dominante").count()
+    dominantes.sort_values(by="patient", ascending=False, inplace=True)
+    dominantes = dominantes[dominantes["patient"] > 9]
+    figura = make_subplots(cols=1, rows=1, subplot_titles= ["Alimentos"])
     figura.add_trace(
-        go.Scatter(x=list(dominantes.groups.keys()), y=dominantes.count()["patient"], mode='markers'),
+        go.Scatter(x=dominantes.index, y=dominantes["patient"], mode='markers', name="# de comidas"),
         col=1, row=1
     )
+    figura["layout"]['yaxis']['title']= "# de comidas"
+#    figura.update_layout(height=2000, width=800)    
     return figura
 
 def comidas_principales_categorias(datos):
-    categorias = datos.groupby("dominante_category")
-    figura = make_subplots(cols=1, rows=1)
+    categorias = datos.groupby("dominante_category").count()
+    categorias.sort_values(by="patient", ascending=False, inplace=True)
+    categorias = categorias[categorias["patient"] > 9]    
+    figura = make_subplots(cols=1, rows=1, subplot_titles=["Categorías de alimentos"])
     figura.add_trace(
-        go.Scatter(x=list(categorias.groups.keys()), y=categorias.count()["patient"], mode='markers'),
+        go.Scatter(x=categorias.index, y=categorias["patient"], mode='markers'),
         col=1, row=1
     )
+    figura["layout"]['yaxis']['title']= "# de comidas"
 
     return figura
-def comidas_principales_hists(datos):
-    dominantes = datos.groupby("dominante")
-    categorias = datos.groupby("dominante_category")
-    figura = make_subplots(cols=1, rows=2)
-    figura.add_trace(
-        go.Histogram(x=dominantes.count()["patient"]),
-        col=1, row=1
-    )
-    figura.add_trace(
-        go.Histogram(x=categorias.count()["patient"]),
-        col=1, row=2
-    )
-    figura.update_layout(
-        bargap=0.05, # gap between bars of adjacent location coordinates
-        bargroupgap=0.05, # gap between bars of the same location coordinates
-        showlegend = False
-    )
 
+def categorias_promedio_aucs():
+
+    categorias = comidas.groupby("dominante_category")[["iAUC","hc_total"]].mean()
+    print(categorias)
+    categorias["tamaño"] = comidas.groupby("dominante_category")["iAUC"].count()
+    categorias.sort_values(ascending=False, inplace=True, by="iAUC")
+
+    # figura = make_subplots(cols=1, rows=1, subplot_titles=["Categorías de alimentos"])
+    # figura.add_trace(
+    #     go.Scatter(x=categorias.index, y=categorias["iAUC"], mode="markers")
+    # )
+    figura = px.scatter(categorias["iAUC"], size=categorias["tamaño"])
     return figura
 
 def categorias_aucs(datos):
-    figura = px.box(datos, x="dominante_category", y="iAUC")
+    datos_fil = datos[np.abs(stats.zscore(datos["iAUC"], nan_policy='omit')) < 3]
+    figura = px.box(datos_fil, x="dominante_category", y="iAUC")
 
     return figura
 
@@ -474,6 +510,7 @@ comidas = pd.read_csv("todos-foods.csv", usecols=["hc_total", "kcal_total", "fib
 comidas["foods"] = comidas["foods"].apply(literal_eval)
 
 comidas = comidas[comidas["visita"] == "e1"]
+comidas = comidas[comidas["hc_total"]>0]
 comidas.rename(columns={"glucosa_basal_area":"pre-AUC", "glucosa_estimulo_area":"post-AUC", "glucosa_area_efectiva":"iAUC"}, inplace=True)
 comidas["iAUC"] = comidas["post-AUC"] - comidas["pre-AUC"] * 2
 print(comidas.columns)
@@ -632,12 +669,18 @@ app.layout = html.Div(children=[
         html.Div(children= [html.H1("Distribución de %s de Macronutrientes de comidas", className = "header-title2")]),
         dcc.Graph(figure=comidas_porcentajes(comidas))
     ,]),
+    # relación  de  macronutrientes de comidas con sus iAUC
+    html.Div(children= [
+        html.Div(children= [html.H1("Relación de macros / iAUCs de las comidas ", className = "header-title2")]),
+        dcc.Graph(figure=update_correlacion_macro_iauc())
+    ,]),
+
     # # de comidas por componente dominante
     html.Div(children= [
         html.Div(children= [html.H1("Distribución de num. de comidas  por componente principal", className = "header-title2")]),
         dcc.Graph(figure=comidas_principales(comidas)),
         dcc.Graph(figure=comidas_principales_categorias(comidas)),
-        dcc.Graph(figure=comidas_principales_hists(comidas)),
+        dcc.Graph(figure=categorias_promedio_aucs()),
         dcc.Graph(figure=categorias_aucs(comidas))            
     ,]),