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@@ -15,6 +15,15 @@ euros_proveedor = pd.read_csv("euros_proveedor.csv", sep=',')
 nombres_proveedores['codigo'] = nombres_proveedores['codigo'].astype(str)
 euros_proveedor['CLIENTE'] = euros_proveedor['CLIENTE'].astype(str)
 
+# Convertir todas las columnas excepto 'CLIENTE' a float en euros_proveedor
+for col in euros_proveedor.columns:
+    if col != 'CLIENTE':
+        euros_proveedor[col] = pd.to_numeric(euros_proveedor[col], errors='coerce')
+
+# Verificar si hay valores NaN después de la conversión
+if euros_proveedor.isna().any().any():
+    st.warning("Algunos valores en euros_proveedor no pudieron ser convertidos a números. Por favor, revise los datos de entrada.")
+
 # Ignore the last two columns
 df = df.iloc[:, :-2]
 
@@ -103,7 +112,7 @@ elif page == "Customer Analysis":
             st.write(f"### Analysis for Customer {customer_code}")
 
             # Get percentage of units sold for each manufacturer
-            all_manufacturers = customer_data.iloc[:, 1:-2].T  # Exclude CLIENTE and last two columns
+            all_manufacturers = customer_data.iloc[:, 1:].T  # Exclude CLIENTE column
             all_manufacturers.index = all_manufacturers.index.astype(str)
             
             # Get total sales for each manufacturer