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Commit 552f49f9 by Itzel Camacho
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Ahora se ve la glucosa de todo el periodo, no solo de la visita 1

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estadisticas_comidas.py
...@@ -268,7 +268,7 @@ comidas.rename(columns={"glucosa_basal_area":"pre-AUC", "glucosa_estimulo_area": ...@@ -268,7 +268,7 @@ comidas.rename(columns={"glucosa_basal_area":"pre-AUC", "glucosa_estimulo_area":
comidas["iAUC"] = comidas["post-AUC"] - comidas["pre-AUC"] * 2 comidas["iAUC"] = comidas["post-AUC"] - comidas["pre-AUC"] * 2
df_total = pd.read_csv("test.csv") df_total = pd.read_csv("test.csv")
df_total = df_total[df_total["etapas"] == "e1"] #df_total = df_total[df_total["etapas"] == "e1"]
id_patients = set(range(30,217)) id_patients = set(range(30,217))
ids_presentes = set(df_total['patient']) ids_presentes = set(df_total['patient'])
ids_faltantes = list(id_patients - ids_presentes) ids_faltantes = list(id_patients - ids_presentes)
...@@ -394,22 +394,24 @@ def update_graph(selected_pat, rango_str): ...@@ -394,22 +394,24 @@ def update_graph(selected_pat, rango_str):
patient_foods = df_total.loc[df_total['patient'] == selected_pat] patient_foods = df_total.loc[df_total['patient'] == selected_pat]
glucosa = readGlucosa(selected_pat) glucosa = readGlucosa(selected_pat)
visita = readVisitas(1) #visita = readVisitas(1)
fecha_visita1 = pd.to_datetime(visita.loc[visita['id'] == selected_pat, 'visit_date'].iloc[0]) #fecha_visita1 = pd.to_datetime(visita.loc[visita['id'] == selected_pat, 'visit_date'].iloc[0])
patient_fotos = df_fotos.loc[(df_fotos['patient'] == selected_pat) & (df_fotos['fecha_hora'] < fecha_visita1 + pd.Timedelta(days=15))] #patient_fotos = df_fotos.loc[(df_fotos['patient'] == selected_pat) & (df_fotos['fecha_hora'] < fecha_visita1 + pd.Timedelta(days=15))]
patient_fotos = df_fotos.loc[df_fotos['patient'] == selected_pat]
if glucosa.empty: if glucosa.empty:
return go.Figure() return go.Figure()
filtered_glucosa = glucosa[(glucosa['date_time'] >= fecha_visita1) & #filtered_glucosa = glucosa[(glucosa['date_time'] >= fecha_visita1) &
(glucosa['date_time'] <= fecha_visita1 + pd.Timedelta(days=15))] # (glucosa['date_time'] <= fecha_visita1 + pd.Timedelta(days=15))]
# Si no hay datos de glucosa en el rango de tiempo, retornar un gráfico vacío # Si no hay datos de glucosa en el rango de tiempo, retornar un gráfico vacío
if filtered_glucosa.empty: #if filtered_glucosa.empty:
return go.Figure() # return go.Figure()
fig = go.Figure() fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Scatter(x=filtered_glucosa['date_time'], # gráfica de la glucosa del paciente seleccionado fig.add_trace(go.Scatter(x=glucosa['date_time'], # gráfica de la glucosa del paciente seleccionado
y=filtered_glucosa['value'], y=glucosa['value'],
mode='lines', mode='lines',
name='Glucosa paciente visita 1')) name='Glucosa del paciente'))
fig.update_layout(yaxis=dict(range=[50,200])) fig.update_layout(yaxis=dict(range=[50,200]))
y_foods = np.interp(patient_foods['FH_reportada'], (glucosa['date_time']), glucosa['value']) # interpolar fecha de las comidas con glucosa y_foods = np.interp(patient_foods['FH_reportada'], (glucosa['date_time']), glucosa['value']) # interpolar fecha de las comidas con glucosa
distancias = abs((patient_foods['FH_salto'] - patient_foods['FH_reportada']).dt.total_seconds()) / 60 distancias = abs((patient_foods['FH_salto'] - patient_foods['FH_reportada']).dt.total_seconds()) / 60
......
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