feat: generated files

app.py

@@ -12,6 +12,9 @@ df = pd.read_csv("df_clean.csv")  # Asegúrate de que la ruta del archivo es cor
 # Ignorar las dos últimas columnas
 df = df.iloc[:, :-2]
 
+# Asegurarse de que el código del cliente sea una cadena (string)
+df['CLIENTE'] = df['CLIENTE'].astype(str)
+
 # Diseño de la página principal
 st.title("Welcome to Customer Insights App")
 st.markdown("""
@@ -34,12 +37,24 @@ elif page == "Customer Analysis":
         Use the tools below to explore your customer data.
     """)
 
-    # Input para código de cliente
-    customer_code = st.text_input("Enter Customer Code")
+    # Campo para filtrar clientes
+    partial_code = st.text_input("Enter part of Customer Code (or leave empty to see all)")
+
+    # Filtrar las opciones de clientes que coincidan con el código parcial
+    if partial_code:
+        filtered_customers = df[df['CLIENTE'].str.contains(partial_code)]
+    else:
+        filtered_customers = df
+
+    # Crear una lista de clientes filtrados para el selectbox
+    customer_list = filtered_customers['CLIENTE'].unique()
+
+    # Selección de cliente con autocompletar filtrado
+    customer_code = st.selectbox("Select Customer Code", customer_list)
 
     if customer_code:
         # Filtrar datos para el cliente seleccionado
-        customer_data = df[df.iloc[:, 0] == customer_code]  # Buscar cliente en la primera columna
+        customer_data = df[df["CLIENTE"] == customer_code]
 
         if not customer_data.empty:
             st.write(f"### Analysis for Customer {customer_code}")
@@ -87,11 +102,23 @@ elif page == "Customer Recommendations":
         Get tailored recommendations for your customers based on their purchasing history.
     """)
 
-    # Input para código de cliente
-    customer_code = st.text_input("Enter Customer Code for Recommendations")
+    # Campo para filtrar clientes
+    partial_code = st.text_input("Enter part of Customer Code for Recommendations (or leave empty to see all)")
+
+    # Filtrar las opciones de clientes que coincidan con el código parcial
+    if partial_code:
+        filtered_customers = df[df['CLIENTE'].str.contains(partial_code)]
+    else:
+        filtered_customers = df
+
+    # Crear una lista de clientes filtrados para el selectbox
+    customer_list = filtered_customers['CLIENTE'].unique()
+
+    # Selección de cliente con autocompletar filtrado
+    customer_code = st.selectbox("Select Customer Code for Recommendations", customer_list)
 
     if customer_code:
-        customer_data = df[df.iloc[:, 0] == customer_code]
+        customer_data = df[df["CLIENTE"] == customer_code]
 
         if not customer_data.empty:
             # Mostrar historial de compras del cliente seleccionado