cambios

analisis.py

@@ -124,6 +124,15 @@ class AnalizadorDatos:
                 'graficos': {k: v['path'] for k, v in self.graficos.items()}
             }
         }
+    
+def procesar_nulos(metodo):
+    global analizador_global
+    if not analizador_global:
+        return "Error: No hay datos cargados", None
+    
+    resultado = analizador_global.procesar_valores_nulos(metodo)
+    df_actualizado = analizador_global.df.head()
+    return resultado, df_actualizado
 
 
 def analisis_completo(file_path: str, columnas_analisis: list = None):
@@ -150,6 +159,68 @@ def analisis_completo(file_path: str, columnas_analisis: list = None):
     
     return analizador.resumen_analisis()
 
+def procesar_valores_nulos(self, metodo: str) -> str:
+        """Procesa los valores nulos del DataFrame según el método especificado"""
+        if self.df is None:
+            return "Error: No hay datos cargados"
+        
+        df_original = self.df.copy()
+        columnas_numericas = self.df.select_dtypes(include=['number']).columns
+        columnas_categoricas = self.df.select_dtypes(include=['object', 'category']).columns
+        
+        try:
+            if metodo == "media":
+                # Para columnas numéricas: llenar con la media
+                for col in columnas_numericas:
+                    if self.df[col].isnull().any():
+                        media = self.df[col].mean()
+                        self.df[col].fillna(media, inplace=True)
+                
+                # Para columnas categóricas: llenar con la moda
+                for col in columnas_categoricas:
+                    if self.df[col].isnull().any():
+                        moda = self.df[col].mode()
+                        if not moda.empty:
+                            self.df[col].fillna(moda[0], inplace=True)
+                            
+            elif metodo == "mediana":
+                # Para columnas numéricas: llenar con la mediana
+                for col in columnas_numericas:
+                    if self.df[col].isnull().any():
+                        mediana = self.df[col].median()
+                        self.df[col].fillna(mediana, inplace=True)
+                
+                # Para columnas categóricas: llenar con la moda
+                for col in columnas_categoricas:
+                    if self.df[col].isnull().any():
+                        moda = self.df[col].mode()
+                        if not moda.empty:
+                            self.df[col].fillna(moda[0], inplace=True)
+                            
+            elif metodo == "moda":
+                # Para todas las columnas: llenar con la moda
+                for col in self.df.columns:
+                    if self.df[col].isnull().any():
+                        moda = self.df[col].mode()
+                        if not moda.empty:
+                            self.df[col].fillna(moda[0], inplace=True)
+            
+            # Actualizar análisis de nulos
+            self.nulos_por_columna = analizar_nulos_por_columna(self.df)
+            
+            nulos_antes = df_original.isnull().sum().sum()
+            nulos_despues = self.df.isnull().sum().sum()
+            
+            return (f"Procesamiento completado con método: {metodo}\n"
+                   f"Valores nulos antes: {nulos_antes}\n"
+                   f"Valores nulos después: {nulos_despues}\n"
+                   f"Valores procesados: {nulos_antes - nulos_despues}")
+                   
+        except Exception as e:
+            # Restaurar DataFrame original en caso de error
+            self.df = df_original
+            return f"Error al procesar valores nulos: {str(e)}"
+
 
 if __name__ == "__main__":
     # Ejemplo de uso con análisis mejorado de nulos
@@ -164,4 +235,4 @@ if __name__ == "__main__":
         
         print("\nTop 5 columnas con más nulos:")
         for col in resumen['nulos_por_columna'][:5]:
-            print(f"- {col['nombre_columna']}: {col['porcentaje_nulos']}% nulos")
+            print(f"- {col['nombre_columna']}: {col['porcentaje_nulos']}% nulos")

app.py

@@ -57,6 +57,25 @@ with gr.Blocks(title="Análisis exploratorio avanzado con R y Python") as demo:
         outputs=[estado_carga, df_preview, columnas_selector]
     )
 
+    gr.Markdown("### Procesamiento de Valores Nulos")
+    with gr.Row():
+        metodo_nulos = gr.Radio(
+            choices=["media", "mediana", "moda"],
+            label="Método para llenar valores nulos",
+            info="Media/Mediana: para columnas numéricas. Moda: para todas las columnas",
+            value="media"
+        )
+        procesar_nulos_btn = gr.Button("Procesar valores nulos")
+    
+    resultado_nulos = gr.Textbox(label="Resultado del procesamiento", interactive=False)
+    df_actualizado = gr.Dataframe(label="Vista previa actualizada")
+    
+    procesar_nulos_btn.click(
+        fn=procesar_nulos,
+        inputs=[metodo_nulos],
+        outputs=[resultado_nulos, df_actualizado]
+    )
+
     gr.Markdown("Gráficos generados")
     graficos_output = gr.Group()