suavizado de algunas distribuciones por kds

estadisticas.py

@@ -22,7 +22,7 @@ def datavis(datos):
     lrow = 1
     lrow = 1
     for medida in medidas:
     for medida in medidas:
         fig.add_trace(
         fig.add_trace(
-            go.Scatter(y=datos[medida], name=medida,mode="markers"),
+            go.Scatter(x=datos["id"], y=datos[medida], name=medida,mode="markers"),
             row=lrow, col=lcol
             row=lrow, col=lcol
         )
         )
         lrow = lrow + (lcol // 3)
         lrow = lrow + (lcol // 3)
@@ -249,17 +249,8 @@ def comidas_porcentajes(datos):
     datos["total"] = datos[columnas].sum(axis=1)
     datos["total"] = datos[columnas].sum(axis=1)
     datos = datos[datos["total"]>0]
     datos = datos[datos["total"]>0]
     datos[columnas] = datos[columnas].div(datos["total"], axis=0)
     datos[columnas] = datos[columnas].div(datos["total"], axis=0)
-    figura = go.Figure()
-    for columna in columnas:
-        datosfil = datos[np.abs(stats.zscore(datos[columna], nan_policy='omit')) < 3]
-        figura.add_trace(
-            go.Histogram(x=datosfil[columna], name=columna),
-        )
-
-    figura.update_layout(
-        bargap=0.05, # gap between bars of adjacent location coordinates
-        bargroupgap=0.05 # gap between bars of the same location coordinates
-    )
+    
+    figura = ff.create_distplot([ datos[columna] for columna in columnas], columnas, show_hist = False, show_rug=False)
     return figura
     return figura
 
 
 def comidas_principales(datos):
 def comidas_principales(datos):