nueva versión de la gráfica de cobertura de pruebas

falta afinarla pero ya funciona.

dinamyc.py

@@ -249,7 +249,30 @@ app.layout = html.Div(children=[
         ),
         ),
         dcc.Graph(id="multi-visitas"),
         dcc.Graph(id="multi-visitas"),
     ], className="wrapper",),
     ], className="wrapper",),
-    # cobertura de pacientes por prueba
+    # cobertura de pacientes por prueba. working.
+    html.Div(children=[
+        html.H1("Cobertura de pacientes por protocolo.", className="header-title2"),
+        # selector de etapa
+        html.Div(children=[
+            html.Div(children="Etapa", className="menu-title"),
+            dcc.Dropdown(
+                id="select_vis_protocolo",
+                options=[
+                    {"label":1, "value":1},
+                    {"label":2, "value":2},
+                    {"label":3, "value":3},
+                    {"label":4, "value":4}
+                ],
+                value=1,
+                clearable=False,
+                searchable=False,
+                className="dropdown",
+            ),
+        ], className="wrapper"),
+        #y gráfica
+        dcc.Graph(id="cobertura_protocolo"),
+    ], className="wrapper"),
+    # cobertura de pacientes por prueba. legajo.
     html.Div(children=[
     html.Div(children=[
         html.H1("Cobertura de pacientes por prueba", className="header-title2"),
         html.H1("Cobertura de pacientes por prueba", className="header-title2"),
         # selector de etapa
         # selector de etapa
@@ -390,6 +413,33 @@ def update_datos_por_paciente(etapa, fuente):
 
 
     return figura
     return figura
 
 
+
+@app.callback(
+    Output("cobertura_protocolo","figure"),
+    Input("select_vis_protocolo", "value")
+)
+def update_por_protocol(visita):
+    df1 = visitas_datos[visita-1]
+    protocolos = {
+        "pyhsiological" : ["pass", "pad", "ipaq", "stress", "hadsa", "hadsd"],
+        "tolerance_curves" : ["Pan", "Gelatina", "Glucosa"],
+        "corporal_composition" : ["mmkg", "mmekg", "mgkg", "mlgkg", "percent_mg", "gv"],
+        "biochemical" :["hba1c", "glucose", "ct", "tag", "ldl", "hdl", "pcr","alt", "ast","homa", "insuline" ],
+        "antropometric" : ["imc", "weight", "waist_circunference"]
+    }
+    
+    cuentas = 100 *  df1.replace("",np.nan).count() / len(df1)
+    figura = {
+        "data": [
+            {
+                "x": cuentas.index,
+                "y": cuentas,
+                "type": "bar",
+            }
+        ],
+    }
+    return figura
+
 @app.callback(
 @app.callback(
     Output("multi-visitas", "figure"),
     Output("multi-visitas", "figure"),
     Output("detalle_pruebas", "figure"),
     Output("detalle_pruebas", "figure"),