Ahora se ve la glucosa de todo el periodo, no solo de la visita 1

estadisticas_comidas.py

@@ -268,7 +268,7 @@ comidas.rename(columns={"glucosa_basal_area":"pre-AUC", "glucosa_estimulo_area":
 comidas["iAUC"] = comidas["post-AUC"] - comidas["pre-AUC"] * 2
 
 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))
 ids_presentes = set(df_total['patient'])
 ids_faltantes = list(id_patients - ids_presentes)
@@ -394,22 +394,24 @@ def update_graph(selected_pat, rango_str):
     
     patient_foods = df_total.loc[df_total['patient'] == selected_pat]
     glucosa = readGlucosa(selected_pat)
-    visita = readVisitas(1)
-    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))]
+    #visita = readVisitas(1)
+    #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]
     if glucosa.empty:
         return go.Figure() 
-    filtered_glucosa = glucosa[(glucosa['date_time'] >= fecha_visita1) & 
-                               (glucosa['date_time'] <= fecha_visita1 + pd.Timedelta(days=15))]
+    #filtered_glucosa = glucosa[(glucosa['date_time'] >= fecha_visita1) & 
+     #                          (glucosa['date_time'] <= fecha_visita1 + pd.Timedelta(days=15))]
     
     # Si no hay datos de glucosa en el rango de tiempo, retornar un gráfico vacío
-    if filtered_glucosa.empty:
-        return go.Figure() 
+    #if filtered_glucosa.empty:
+     #   return go.Figure() 
     fig = go.Figure()
-    fig.add_trace(go.Scatter(x=filtered_glucosa['date_time'],    # gráfica de la glucosa del paciente seleccionado
-                             y=filtered_glucosa['value'], 
+    fig.add_trace(go.Scatter(x=glucosa['date_time'],    # gráfica de la glucosa del paciente seleccionado
+                             y=glucosa['value'], 
                              mode='lines', 
-                             name='Glucosa paciente visita 1'))
+                             name='Glucosa del paciente'))
     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
     distancias = abs((patient_foods['FH_salto'] - patient_foods['FH_reportada']).dt.total_seconds()) / 60