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@@ -43,7 +43,7 @@ def obtencion_etiquetas(result):
43
  etiquetas_filtradas.append(f"{label}")
44
  print(etiquetas_filtradas)
45
 
46
- def cargar_dataframe_1(dataframe):
47
 
48
  global etiquetas_filtradas
49
 
@@ -51,13 +51,11 @@ def cargar_dataframe_1(dataframe):
51
 
52
  nombre_primera_columna = df.columns[0]
53
  columnas_siguientes = df.columns[7:9]
54
- data = dataframe[[nombre_primera_columna] + list(columnas_siguientes)]
55
-
56
  # Filtrar las filas que corresponden a los nombres dados
57
- data = data[data[nombre_primera_columna].isin(etiquetas_filtradas)]
 
 
58
 
59
- return data
60
-
61
  def cargar_dataframe_2():
62
 
63
  global etiquetas_filtradas
@@ -108,7 +106,16 @@ def calcular_suma1(dataframe):
108
  # Utilizar un bucle for para sumar todas las filas de la columna
109
  for valor in dataframe['Kcal/Raci贸n(g)']:
110
  suma += float(valor)
111
-
 
 
 
 
 
 
 
 
 
112
  global etiquetas_filtradas
113
 
114
  df = pd.read_csv('Dataset/Tabla_alimentos.csv')
@@ -118,17 +125,9 @@ def calcular_suma1(dataframe):
118
 
119
  # Filtrar las filas que corresponden a los nombres dados
120
  nuevo_df = nuevo_df[nuevo_df[nombre_primera_columna].isin(etiquetas_filtradas)]
121
-
122
- return f"{suma} kcal", nuevo_df
123
-
124
- def calcular_suma2(dataframe):
125
- # Inicializar la suma
126
- suma = 0.0
127
- # Utilizar un bucle for para sumar todas las filas de la columna
128
- for valor in dataframe['Kcal/100g']:
129
- suma += float(valor)
130
  # Devolver la suma como un string
131
- return f"{suma} kcal"
132
 
133
  def umbralizar_imagen(imagen, umbral):
134
 
@@ -244,8 +243,8 @@ Tabla1 = gr.Interface(
244
  )
245
 
246
  Tabla2 = gr.Interface(
247
- fn=calcular_suma2,
248
- inputs= [
249
  gr.Dataframe(
250
  cargar_dataframe_3,
251
  label="Resumen alimenticio",
@@ -256,8 +255,8 @@ Tabla2 = gr.Interface(
256
  # label="Mas detalles",
257
  #),
258
 
259
- ],
260
- outputs = gr.Textbox(label="Total kcal"),
261
  description="Desglose de los alimentos y sus calor铆as, as铆 como recuento total.",
262
  )
263
 
 
43
  etiquetas_filtradas.append(f"{label}")
44
  print(etiquetas_filtradas)
45
 
46
+ def cargar_dataframe_1():
47
 
48
  global etiquetas_filtradas
49
 
 
51
 
52
  nombre_primera_columna = df.columns[0]
53
  columnas_siguientes = df.columns[7:9]
 
 
54
  # Filtrar las filas que corresponden a los nombres dados
55
+ nuevo_df = nuevo_df[nuevo_df[nombre_primera_columna].isin(etiquetas_filtradas)]
56
+
57
+ return dataframe
58
 
 
 
59
  def cargar_dataframe_2():
60
 
61
  global etiquetas_filtradas
 
106
  # Utilizar un bucle for para sumar todas las filas de la columna
107
  for valor in dataframe['Kcal/Raci贸n(g)']:
108
  suma += float(valor)
109
+
110
+ return f"{suma} kcal"
111
+
112
+ def calcular_suma2(dataframe):
113
+ # Inicializar la suma
114
+ suma = 0.0
115
+ # Utilizar un bucle for para sumar todas las filas de la columna
116
+ for valor in dataframe['Kcal/100g']:
117
+ suma += float(valor)
118
+
119
  global etiquetas_filtradas
120
 
121
  df = pd.read_csv('Dataset/Tabla_alimentos.csv')
 
125
 
126
  # Filtrar las filas que corresponden a los nombres dados
127
  nuevo_df = nuevo_df[nuevo_df[nombre_primera_columna].isin(etiquetas_filtradas)]
128
+
 
 
 
 
 
 
 
 
129
  # Devolver la suma como un string
130
+ return f"{suma} kcal", nuevo_df
131
 
132
  def umbralizar_imagen(imagen, umbral):
133
 
 
243
  )
244
 
245
  Tabla2 = gr.Interface(
246
+ fn=calcular_suma2,
247
+ inputs= [
248
  gr.Dataframe(
249
  cargar_dataframe_3,
250
  label="Resumen alimenticio",
 
255
  # label="Mas detalles",
256
  #),
257
 
258
+ ],
259
+ outputs = [gr.Dataframe(label="Resumen alimenticio"),gr.Textbox(label="Total kcal")],
260
  description="Desglose de los alimentos y sus calor铆as, as铆 como recuento total.",
261
  )
262