import marimo

__generated_with = "0.9.20"
app = marimo.App(width="medium", app_title="Thomas Saaty", css_file="")


@app.cell(hide_code=True)
def __():
    import numpy as np
    import marimo as mo
    import pandas as pd
    import gspread
    import random
    import datetime
    import time

    class Criterio:
        def __init__(self, criteriol, criterior, tooltipl, tooltipr):
            self.criteriol = criteriol
            self.criterior = criterior
            self.tooltipl = tooltipl
            self.tooltipr = tooltipr
        def show(self):
            score = mo.ui.range_slider(
                start=-9, stop=9, step=1, value=[-1, 1], full_width=True
            )
            textl = mo.md(f'''<div data-tooltip = "{self.tooltipl}" style="text-decoration: none; text-align: left;">
            {self.criteriol}
            </div>''')
            textr = mo.md(f'''<div data-tooltip = "{self.tooltipr}" style="text-decoration: none; text-align: right;">
            {self.criterior}
            </div>''')
            return [textl, score, textr]

    class Titles:
        def __init__(self, title, nbs):
            self.title = title
            self.nbs = nbs
        def show(self):
            spaces = '<br/>' * self.nbs
            return mo.vstack(
                [mo.md(f"{spaces}"), mo.md(f"# {self.title}"), mo.md(f"{spaces}")]
            )

    class Nivel:
        def __init__(self, icono, nivel, color):
            self.icono = icono
            self.nivel = nivel
            self.color = color
        def show(self):
            return mo.md(f'''<div style = "text-align: center;">
            {mo.icon(icon_name = self.icono, color = self.color, size = 40)}<br/>{self.nivel}
            </div>''')

    def CompareLayoutValues(criterios, factores):
        pares = []
        for i in range(1, criterios + 1):
            for j in range(1, criterios + 1):
                if i < j:
                    pares.append(
                        [
                            "Factor de riesgo " + str(i),
                            "Factor de riesgo " + str(j),
                            factores.iat[i - 1, 0],
                            factores.iat[j - 1, 0]
                        ]
                    )
        compares = []
        hstacks = []
        for i in range(int((criterios * (criterios - 1)) / 2)):
            compares.append(Criterio(pares[i][0], pares[i][1], pares[i][2], pares[i][3]).show())
            hstacks.append(
                mo.hstack(
                    compares[i],
                    justify="space-between",
                    align="center",
                    widths=[1, 6, 1],
                    gap=1.0,
                )
            )
        vstack = mo.vstack(hstacks)
        return compares, vstack

    def ShowMatrix(compares, criterios):
        try:
            with mo.status.spinner(title = 'Iniciando cálculos ...', subtitle = ':)', remove_on_exit = True) as spinner1:
                time.sleep(1)
                spinner1.update(title = "Calculando ...", subtitle = 'Matriz de consistencia')
                values = []
                for i in range(len(compares)):
                    values.append(
                        abs(compares[i][1].value[0]) / abs(compares[i][1].value[1]) if compares[i][1].value[0] != 0 and compares[i][1].value[1] != 0 else 1
                    )
                matrix0 = pd.DataFrame([[1] * criterios] * criterios, dtype=float)
                names = []
                k = -1
                for i in range(criterios):
                    names.append("Factor de riesgo " + str(i + 1))
                    for j in range(criterios):
                        if j > i:
                            k += 1
                            matrix0.iat[i, j] = values[k]
                        elif j < i:
                            matrix0.iat[i, j] = 1 / matrix0.iat[j, i]
                names = pd.DataFrame(names)
                matrix0 = pd.concat([names, matrix0], axis=1, ignore_index=True)
                matrix0.columns = [
                    "Factores de riesgo\n             VS\nFactores de riesgo"
                ] + names.loc[:, 0].to_list()
                spinner1.update(title = "Calculando ...", subtitle = 'Matriz normalizada')
                matrix1 = matrix0.iloc[:, 1:]
                matrix1 = matrix1.div(matrix1.sum(axis=0), axis=1)
                matrix1 = pd.concat([names, matrix1], axis=1, ignore_index=True)
                matrix1.columns = [
                    "Factores de riesgo\n             VS\nFactores de riesgo"
                ] + names.loc[:, 0].to_list()
                matrix2 = matrix1.iloc[:, 1:]
                matrix2 = matrix2.mean(axis=1)
                matrix3 = matrix0.iloc[:, 1:].T.reset_index(drop=True).T
                matrix3 = matrix3.dot(matrix2)
                matrix4 = matrix3.div(matrix2)
                spinner1.update(title = "Calculando ...", subtitle = 'Matriz de vectores')
                matrix5 = pd.concat(
                    [names, matrix2, matrix3, matrix4], axis=1, ignore_index=True
                )
                matrix5.columns = [
                    "        Vectores\n             VS\nFactores de riesgo",
                    "Vector promedio",
                    "Vector producto",
                    "Vector cociente",
                ]
                ym = matrix4.mean()
                ci = (ym - criterios) / (criterios - 1)
                cr = ci / np.polyval([-8.44988345e-04, 2.56164206e-02, -2.95897436e-01, 1.61445934e+00, -2.23388889e+00], criterios) * 100
                if criterios <= 3:
                    consistencia = 'es consistente.' if cr <= 5 else 'no es consistente.'
                elif criterios == 4:
                    consistencia = 'es consistente.' if cr <= 9 else 'no es consistente.'
                else:
                    consistencia = 'es consistente.' if cr <= 10 else 'no es consistente.'
                text1 = mo.md(f"El cociente promedio resultante es {str(round(ym, 3))}, por lo que el índice CI es igual a {str(round(ci, 3))} y el índice CR es igual {str(round(cr, 3))}%; en concecuencia la matriz de consistencias {consistencia}")
                matrixs = [
                    Titles("Matriz de consistencias", 1).show(),
                    matrix0,
                    Titles("Matriz normalizada", 1).show(),
                    matrix1,
                    Titles("Matriz de vectores", 1).show(),
                    matrix5,
                    mo.callout(text1, kind = 'success' if consistencia == "es consistente." else 'danger'),
                ]
                spinner1.update(title = "Cálculos finalizados", subtitle = ":)")
                time.sleep(1)
                return matrixs, consistencia
        except:
            with mo.status.spinner(title = 'Ocurrió un error', subtitle = ':(', remove_on_exit = True) as spinner1:
                time.sleep(2)

    def MeanMatrix(factores, sheets, valores, unidades, error):
        try:
            with mo.status.spinner(title = 'Iniciando cálculos ...', subtitle = ':)', remove_on_exit = True) as spinner1:
                time.sleep(1)
                spinner1.update(title = "Calculando ...", subtitle = 'Matriz de consistencia resultante')
                try:
                    error = float(error.value) if float(error.value) >= 0.0001 else 0.0001
                except:
                    error = 0.0001
                riesgos = factores.shape[0]
                names1 = []
                names2 = []
                for i in range(riesgos):
                    names1.append(['Factor de riesgo ' + str(i + 1)])
                    names2.append('Factor de riesgo ' + str(i + 1))
                names1 = pd.DataFrame(names1)    
                names0 = [sheet.title for sheet in sheets.worksheets()]
                exclude = ["Factores de riesgo", "Valores normalizados", "Unidades", "Plan operativo anual"]
                matrices = []
                for i in names0:
                    if i not in exclude:
                        worksheet = sheets.worksheet(i)
                        matriz = pd.DataFrame(worksheet.get_all_records()).iloc[:, 1:riesgos + 1]
                        if matriz.shape[0] == riesgos:
                            matrices.append(matriz)
                matrix0 = pd.concat(matrices).groupby(level=0).prod() ** (1 / len(matrices))
                matrix1 = matrix0.div(matrix0.sum(axis=0), axis=1)
                matrix2 = matrix1.mean(axis=1)
                matrix3 = matrix0.T.reset_index(drop=True).T
                matrix3 = matrix3.dot(matrix2)
                matrix4 = matrix3.div(matrix2)
                matrix5 = pd.concat(
                    [names1, matrix0, matrix2, matrix3, matrix4], axis=1, ignore_index=True
                )
                matrix5.columns = ['Parámetros de cálculo\n               VS\n   Factores de riesgo'] + names2 + ["Vector promedio", "Vector producto", "Vector cociente"]
                ym = matrix4.mean()
                ci = (ym - riesgos) / (riesgos - 1)
                cr = ci / np.polyval([-8.44988345e-04, 2.56164206e-02, -2.95897436e-01, 1.61445934e+00, -2.23388889e+00], riesgos) * 100
                if riesgos <= 3:
                    consistencia = 'es consistente.' if cr <= 5 else 'no es consistente.'
                elif riesgos == 4:
                    consistencia = 'es consistente.' if cr <= 9 else 'no es consistente.'
                else:
                    consistencia = 'es consistente.' if cr <= 10 else 'no es consistente.'
                text1 = mo.md(f"El cociente promedio resultante es {str(round(ym, 3))}, por lo que el índice CI es igual a {str(round(ci, 3))} y el índice CR es igual {str(round(cr, 3))}%; en concecuencia la matriz de consistencias {consistencia}")
                matrix6 = matrix0.T.reset_index(drop=True).T
                matrix7 = []
                columns = ['Vectores promedio\n             vs\nFactores de riesgo']
                counter = 0
                spinner1.update(title = "Calculando ...", subtitle = 'Matriz de convergencia')
                while True:
                    counter += 1
                    columns.append('Iteración ' + str(counter))
                    matrix6, matrix8 = Convergencia(matrix6)
                    matrix7.append(matrix8)
                    if len(matrix7) > 1:
                        if matrix7[-1].sub(matrix7[-2]).abs().sum() < error:
                            break
                columns[-1] = 'Vector promedio final'
                matrix7 = pd.concat([names1, pd.concat(matrix7, axis = 1)], axis = 1)
                matrix7.columns = columns
                matrix8 = matrix7['Vector promedio final']
                matrix9 = valores.iloc[:, 1:].replace(',', '.', regex = True).apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
                matrix9 = matrix9 * matrix8.values
                matrix10 = pd.DataFrame(matrix9.sum(axis=1), columns=['Nivel de riesgo total'])
                matrix11 = pd.DataFrame(valores.iloc[:,0])
                spinner1.update(title = "Calculando ...", subtitle = 'Matriz de nivel de riesgo')
                matrix12 = pd.concat([matrix11, matrix9, matrix10], axis=1, ignore_index=False)
                matrix13 = []
                for i in matrix11['Registro de Hidrocarburos']:
                    ubicacion = unidades[unidades['REGISTRO'] == i][['DEPARTAMENTO', 'PROVINCIA', 'DISTRITO']]
                    matrix13.append([Direccion(ubicacion, filtroprovincial, filtrodistrital)])
                matrix13 = pd.DataFrame(matrix13, columns = ['Región'])
                matrix14 = pd.concat([matrix11, matrix13, matrix10], axis=1, ignore_index=False)
                spinner1.update(title = "Cálculos finalizados", subtitle = ":)")
                time.sleep(1)
                return [mo.vstack([Titles("Matriz de consistencia resultante", 1).show(), matrix5, mo.callout(text1, kind = 'success' if consistencia == "es consistente." else 'danger'), Titles("Matriz de convergencia", 1).show(), matrix7, Titles("Matriz de nivel de riesgo", 1).show(), matrix12]), matrix14]
        except:
            with mo.status.spinner(title = 'Ocurrió un error', subtitle = ':(', remove_on_exit = True) as spinner1:
                time.sleep(2)

    def CreateSheet(sheets, text, matrixs):
        try:
            with mo.status.spinner(title = 'Validando credenciales ...', subtitle = ':)', remove_on_exit = True) as spinner1:
                time.sleep(1)
                spinner1.update(title = "Registrando ...", subtitle = 'Matriz de consistencia')
                name = text.value
                if name == "":
                    name = str(datetime.datetime.now())
                names = [sheet.title for sheet in sheets.worksheets()]
                if name not in names:
                    sheet = sheets.add_worksheet(title=name, rows="20", cols="20")
                else:
                    sheet = sheets.worksheet(name)
                    sheet.clear()      
                matrix = pd.concat([matrixs[1], matrixs[5].iloc[:, 1:]], axis=1, ignore_index=True)
                matrix.columns = ['Parámetros de cálculo\n               VS\n   Factores de riesgo'] + list(matrixs[1].columns[1:]) + list(matrixs[5].columns[1:])
                set_2(2)
                sheet.update([matrix.columns.values.tolist()] + matrix.values.tolist())
                set_2(1)
                spinner1.update(title = "Registro finalizado", subtitle = ":)")
                time.sleep(1)
        except:
            with mo.status.spinner(title = 'Ocurrió un error', subtitle = ':(', remove_on_exit = True) as spinner1:
                time.sleep(2)

    def Convergencia(matrix0):
        matrix1 = matrix0.dot(matrix0)
        matrix2 = matrix1.sum(axis = 1)
        matrix2 = matrix2.div(matrix2.sum())
        return matrix1, matrix2

    def Direccion(ubicacion, filtroprovincial, filtrodistrital):
        departamento = ubicacion['DEPARTAMENTO'].iat[0]
        provincia = ubicacion['PROVINCIA'].iat[0]
        distrito = ubicacion['DISTRITO'].iat[0]
        if departamento != 'PROV. CONST. DEL CALLAO' and departamento != 'LIMA':
            region = ubicacion['DEPARTAMENTO'].iat[0]
        else:
            if provincia in filtroprovincial or distrito in filtrodistrital:
                region = 'LIMA SUR'
            else:
                region = 'LIMA NORTE'
        return region

    def Distribucion(valor):
        cociente, residuo = valor // 12, valor % 12
        lista = [cociente] * 12 
        for i in range(residuo):
            lista[i] += 1
        random.shuffle(lista)
        return lista + [sum(lista)]

    def FixRange():
        if get_3()[0] < 0.05:
            set_3([0.05, get_3()[1]])
        if get_3()[1] > 0.95:
            set_3([get_3()[0], 0.95])

    @mo.cache
    def LoadData(valor):
        gs = gspread.service_account(filename = valor)
        clasificacion = pd.read_excel("https://docs.google.com/spreadsheets/d/1CsDG8_l9r-aKX2UvFYASff-pqNSnD2wIz42Z8a-D3EQ/export?format=xlsx&gid=484881519", sheet_name='Clasificación de departamentos')
        filtroprovincial = clasificacion[clasificacion['OR2'] == 'LIMA SUR']['PROVINCIAS'].to_list()
        filtrodistrital = clasificacion[clasificacion['OR3'] == 'LIMA SUR']['DISTRITOS'].to_list()
        niveles = [Nivel("mingcute:safety-certificate-fill", "BAJO", "green").show(), Nivel("fluent:shield-28-filled", "MEDIO", "orange").show(), Nivel("clarity:shield-x-solid", "ALTO", "red").show()]
        return gs, filtroprovincial, filtrodistrital, niveles

    @mo.cache
    def SelectSheets(valor, gs):
        if valor == "Actividad 050: Estaciones de Servicios y Grifos":
            url = "2PACX-1vSi7zXsaq2CiXhtAVq_E4h3RJYVvnaj1yATmid_indbg1aEMIgJ_xUYw8QPiBxzJv9wMZHCB4Edr37P"
            key = "1kgP3kfkXM2ixQyGK_ycvzkZMbp9RkU8vdSg60ucGZT8"
        elif valor == "Actividad 060: Transporte de combustibles líquidos y OPDH":
            url = "2PACX-1vTkJhSkqGEIvirM5GGd1SeDHq5Iu2xrwhl8D7tEsAfi347zSOJ-R_EhaGCG5Qo74mmuMesFMFehkE9f"
            key = "1sSKv_1fNfZGH2tuKq781vb58xh3w8cx-yxChzwxY7C0"
        elif valor == "Actividad 071: Gasocentro de GLP":
            url = "2PACX-1vRPv-_mtVtmuUGLXDgbJ941volRsan8Hbf3GwN-5HtUhqhQTRhTdDsMwa-SxFtHNC6H21DjztadBdbz"
            key = "1MYSVV1MHVYFZxVNpNzloG6kcfX5z7TJXHB9Y687lVpU"
        iframe = mo.iframe(f'''
        <iframe src="https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/{url}/pubhtml?widget=true&amp;headers=false" width="100%" height="350" frameborder="0"></iframe>
        ''')
        sheets = gs.open_by_key(key)
        factores = pd.DataFrame(sheets.worksheet("Factores de riesgo").get_all_records())
        valores = sheets.worksheet("Valores normalizados").get_all_values()
        valores = pd.DataFrame(valores[1:], columns = valores[0])
        unidades = sheets.worksheet("Unidades").get_all_values()
        unidades = pd.DataFrame(unidades[1:], columns = unidades[0])
        poa = pd.DataFrame(sheets.worksheet("Plan operativo anual").get_all_records())
        return iframe, sheets, factores, valores, unidades, poa

    get_1, set_1 = mo.state("Actividad 050: Estaciones de Servicios y Grifos")
    get_2, set_2 = mo.state(0)
    get_3, set_3 = mo.state([0.5, 0.7])
    gs, filtroprovincial, filtrodistrital, niveles = LoadData('credentials.json')

    mo.output.replace(mo.vstack([
        mo.md(f'''<div style="text-align: center;">
        {mo.md(f'''<div style="font-size: 40px;">
        MÉTODO DEL PROCESO JERÁRQUICO ANALÍTICO
        </div>''')}
    </div>'''),
        mo.md('---'),
    ]))

    icon1 = mo.icon('mdi:fossil-fuel-outline', size = 50, color = "black")
    md1 = mo.md("Seleccion el tipo de actividad que desea analizar :")
    dropdown1 = mo.ui.dropdown(options = ["Actividad 050: Estaciones de Servicios y Grifos", "Actividad 060: Transporte de combustibles líquidos y OPDH", "Actividad 071: Gasocentro de GLP"], value = get_1(), full_width = True, on_change = set_1)
    mo.output.append(mo.hstack([icon1, md1, dropdown1], align = "center", widths = [1, 8, 7], justify = "space-between", gap = 1.0))
    return (
        CompareLayoutValues,
        Convergencia,
        CreateSheet,
        Criterio,
        Direccion,
        Distribucion,
        FixRange,
        LoadData,
        MeanMatrix,
        Nivel,
        SelectSheets,
        ShowMatrix,
        Titles,
        datetime,
        dropdown1,
        filtrodistrital,
        filtroprovincial,
        get_1,
        get_2,
        get_3,
        gs,
        gspread,
        icon1,
        md1,
        mo,
        niveles,
        np,
        pd,
        random,
        set_1,
        set_2,
        set_3,
        time,
    )


@app.cell(hide_code=True)
def __(SelectSheets, get_1, gs, mo):
    iframe, sheets, factores, valores, unidades, poa = SelectSheets(get_1(), gs)
    mo.output.replace(mo.vstack([mo.accordion({'Base de datos': iframe}, lazy = True), mo.md("<br/>")]))
    icon2 = mo.icon('fluent-mdl2:compare', size = 50, color = "black")
    md2 = mo.md("Establesca el número de factores de riesgo a comparar : ")
    criterios = mo.ui.number(
        start=2,
        stop=factores.shape[0],
        step=1,
        value=factores.shape[0],
        full_width=True,
    )
    mo.output.append(mo.hstack([icon2, md2, criterios], align = "center", widths = [1, 8, 7], justify = "space-between", gap = 1.0))
    return (
        criterios,
        factores,
        icon2,
        iframe,
        md2,
        poa,
        sheets,
        unidades,
        valores,
    )


@app.cell(hide_code=True)
def __(CompareLayoutValues, criterios, factores, mo):
    compares, vstack = CompareLayoutValues(criterios.value, factores)
    mo.output.replace(vstack)
    return compares, vstack


@app.cell(hide_code=True)
def __(ShowMatrix, compares, criterios, mo):
    calcs = mo.ui.button(
        label=f"{mo.icon('eos-icons:rotating-gear', size = 15, color = "black")} Cálcular matrices de cálculo",
        tooltip="Define las matrices de consistencias",
        kind="success",
        full_width=True,
        on_click=lambda _: ShowMatrix(compares, criterios.value),
    )
    return (calcs,)


@app.cell(hide_code=True)
def __(calcs, mo):
    mo.output.replace(mo.vstack(items = [mo.md("<br/>"), calcs]))
    return


@app.cell(hide_code=True)
def __(CreateSheet, calcs, mo, sheets):
    try:
        matrixs, consistencia = calcs.value
        mo.lazy(mo.output.replace(mo.vstack(matrixs)), show_loading_indicator=True)
        text = mo.ui.text(
            placeholder='Ingrese su nombre aquí ...',
            kind='text',
            full_width=True,
        )
        update = mo.ui.button(
            label=f"{mo.icon('ic:baseline-cloud-upload', size = 15, color = "black")} Registrar matriz de consistencia",
            kind="success",
            full_width=True,
            on_click=lambda _: CreateSheet(sheets, text, matrixs),
        )
    except:
        pass
    return consistencia, matrixs, text, update


@app.cell(hide_code=True)
def __(consistencia, mo, text, update):
    try:
        if consistencia == "es consistente.":
            mo.output.replace(mo.hstack([text, update], justify='space-between', align='center', widths=[1, 1]))
    except:
        pass
    return


@app.cell(hide_code=True)
def __(get_2, mo, set_2, time):
    if get_2() != 0:
        if get_2() == 1:
            mo.output.replace(mo.callout(value = mo.md("Matriz de consistencia registrada con exito !"), kind = 'success'))
        elif get_2() == 2:
            mo.output.replace(mo.callout(value = mo.md("Matriz de consistencia registrada sin exito !"), kind = 'danger'))
        set_2(0)
        time.sleep(3)
        mo.output.clear()
    return


@app.cell(hide_code=True)
def __(get_3, mo, set_3):
    error = mo.ui.text(value = "0.0001", label = "Error de convergencia permisible:", full_width = True)
    porcentaje = mo.ui.number(start = 0, stop = 100, step = 1, value = 70, label = "Porcentaje de fiscalizaciones", full_width = True)
    rango = mo.ui.range_slider(start = 0, stop = 1, step = 0.05, value = get_3(), label = "Nivel de riesgo", on_change = set_3, full_width = True)
    mo.output.replace(mo.vstack(items = [mo.md("<br/>"), mo.hstack(items = [error, porcentaje], align = "center", justify = "space-between", widths = [1, 1]), rango]))
    return error, porcentaje, rango


@app.cell(hide_code=True)
def __(FixRange, get_3, mo, niveles, np):
    FixRange()
    menor, mayor = get_3()
    anchos = np.array([menor - 0, mayor - menor, 1 - mayor])
    anchos = anchos / anchos.min()
    anchos = anchos.tolist()
    mo.output.replace(mo.hstack(items = niveles, align = "center", justify = "space-between", widths = anchos))
    return anchos, mayor, menor


@app.cell(hide_code=True)
def __(MeanMatrix, error, factores, mo, sheets, unidades, valores):
    meanmatrix = mo.ui.button(
        label=f"{mo.icon('eos-icons:rotating-gear', size = 15, color = "black")} Cálcular matrices de resultados",
        tooltip="Depende de las matrices de consistencias previamente definidas",
        kind="success",
        full_width=True,
        on_click=lambda _: MeanMatrix(factores, sheets, valores, unidades, error),
    )
    return (meanmatrix,)


@app.cell(hide_code=True)
def __(meanmatrix, mo):
    mo.output.replace(mo.vstack([mo.md("<br>"), meanmatrix]))
    return


@app.cell(hide_code=True)
def __(meanmatrix, mo):
    try:
        mo.lazy(mo.output.replace(meanmatrix.value[0]), show_loading_indicator=True)
    except:
        pass
    return


@app.cell(hide_code=True)
def __(Distribucion, Titles, meanmatrix, mo, pd, poa, porcentaje):
    try:
        regiones = pd.DataFrame(meanmatrix.value[1]["Región"].value_counts())
        oficina = mo.ui.dropdown(options=sorted(regiones.index.to_list()), label="Seleccione la región que desea analizar: ", value= sorted(regiones.index.to_list())[0], full_width=True)
        departamentos = pd.DataFrame(sorted(regiones.index.to_list()), columns = ['Regiones'])
        distribucion = []
        for i in departamentos['Regiones']:
            acciones = int(poa[poa['REGIONES'] == i]['ACCIONES'].iat[0] * porcentaje.value / 100)
            distribucion.append(Distribucion(acciones))
        distribucion = pd.DataFrame(distribucion, columns= ["Enero", "Febrero", "Marzo", "Abril", "Mayo", "Junio", "Julio", "Agosto", "Septiembre", "Octubre", "Noviembre", "Diciembre", "Total"])
        mo.lazy(mo.output.replace(mo.vstack([Titles('Matriz de fiscalización nacional', 1).show(), pd.concat([departamentos, distribucion], ignore_index=False, axis = 1), Titles("Matriz de fiscalización regional", 1).show(), oficina])), show_loading_indicator=True)
    except:
        pass
    return acciones, departamentos, distribucion, i, oficina, regiones


@app.cell(hide_code=True)
def __(get_3, meanmatrix, mo, np, oficina, pd, poa, porcentaje, regiones):
    try:
        matrix1 = meanmatrix.value[1][meanmatrix.value[1]['Región'] == oficina.value].sort_values(by = 'Nivel de riesgo total', ascending = False)
        matrix1.index = np.arange(1, matrix1.shape[0] + 1)
        matrix2 = pd.DataFrame(['ALTA'] * int(matrix1[matrix1['Nivel de riesgo total'] >= get_3()[1]].shape[0]) + ['MEDIA'] * int(matrix1[(matrix1['Nivel de riesgo total'] < get_3()[1]) & (matrix1['Nivel de riesgo total'] >= get_3()[0])].shape[0]) + ['BAJA'] * int(matrix1[matrix1['Nivel de riesgo total'] < get_3()[0]].shape[0]), columns=['Prioridad'])
        matrix2.index = np.arange(1, matrix2.shape[0] + 1)
        matrix3 = pd.concat([matrix1, matrix2], axis=1, ignore_index=False)
        callout = mo.callout(value = mo.md(f"La region {oficina.value.title()} cuenta con {regiones.loc[oficina.value].iat[0]} unidades, y según el Plan Operativo Anual 2024, esta debe cumplir con {poa[poa['REGIONES'] == oficina.value]['ACCIONES'].iat[0]} acciones de fiscalización, por lo cual, debera ejecutar {int(poa[poa['REGIONES'] == oficina.value]['ACCIONES'].iat[0] * porcentaje.value / 100)} fiscalizaciones basadas en riesgos, siguiendo el orden de la matriz de fiscalización regional correspondiente."), kind = 'success')
        mo.lazy(mo.output.replace(mo.vstack([matrix3, callout])), show_loading_indicator=True)
    except:
        pass
    return callout, matrix1, matrix2, matrix3


if __name__ == "__main__":
    app.run()