Update UI.py

UI.py

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-# UI.py
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 import gradio as gr
+import pandas as pd
 
 def create_interface(process_fn):
     with gr.Blocks() as demo:
-        gr.Markdown("# Interfaz para Procesar y Graficar Datos de Bioproceso")
-        
-        # Crear los elementos de la interfaz (inputs y outputs)
-        file_input = gr.File(label="Subir archivo Excel")
-        output_image = gr.Image(label="Gráfico Generado")
-        output_text = gr.Textbox(label="Análisis Generado")
+        gr.Markdown("# Interfaz de Usuario para el Procesamiento de Datos de Bioproceso")
 
-        # Botón para procesar
+        # **Inputs de Archivo y Parámetros**
+        file_input = gr.File(label="Subir archivo Excel con los datos", file_types=[".xls", ".xlsx"])
+
+        # Botón para Procesar
         process_button = gr.Button("Procesar")
 
+        # Salida
+        output_image = gr.Image(label="Gráfico Generado")
+        output_text = gr.Textbox(label="Análisis Generado", lines=10)
+
         # Conectar el botón con la función de procesamiento
         process_button.click(
-            fn=process_fn,  # La función de procesamiento que se pasa desde app.py
-            inputs=[file_input],  # Ajusta los inputs que necesita tu función de procesamiento
+            fn=process_fn,
+            inputs=[file_input],  # Solo necesitamos el archivo aquí
             outputs=[output_image, output_text]
         )
 
-    return demo  # Retorna la interfaz
+    return demo
+
+def process_and_plot(file):
+    # Leer el archivo Excel proporcionado
+    combined_data = read_excel_data(file.name)
+
+    # Aquí puedes procesar los datos como lo has hecho anteriormente
+    # Procesamiento y visualización de los resultados, basado en los datos leídos
+
+    # Retornar gráficos generados y análisis
+    # Para fines de ejemplo, solo mostramos una vista previa de los datos
+    return combined_data.head(), "Análisis de los datos realizados"
+
+# Aquí se define la función que limpia y procesa los datos
+def read_excel_data(file_path):
+    excel_data = pd.ExcelFile(file_path)
+    all_data = []
+    
+    for sheet in excel_data.sheet_names:
+        df = pd.read_excel(excel_data, sheet_name=sheet)
+        
+        # Eliminar columnas innecesarias y renombrar las importantes
+        df_clean = df.iloc[:, :4]  # Las primeras 4 columnas contienen datos importantes
+        df_clean.columns = ['Tiempo', 'Biomasa', 'Sustrato', 'Producto']
+        
+        all_data.append(df_clean)
+    
+    combined_data = pd.concat(all_data, ignore_index=True)
+    
+    return combined_data