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Registrar síntomas diarios en una escala de 0 a 3 es sencillo en el papel, pero convertir datos cualitativos dispersos en información útil para el veterinario exige una capa de procesamiento sólida por detrás.

El Reto: Consolidación y Ventana Temporal

Cada registro diario evalúa cuatro parámetros críticos (Poliuria/Polidipsia, Apetito, Aspecto General y Actitud). Para evitar que los datos se conviertan en un galimatías indescifrable al pasárselos al especialista, el sistema resuelve dos problemas clave mediante Pandas y PostgreSQL:

  1. Agrupación diaria: Si en un mismo día se realizan varias entradas, Pandas agrupa automáticamente los registros y calcula el promedio para evitar duplicidades que distorsionen la analítica.
  2. Ventana fija de 14 días: Para que el historial sea manejable y relevante en una consulta, el dashboard recorta y procesa estrictamente los datos de las últimas dos semanas, ofreciendo una perspectiva temporal clara de la evolución reciente.

Interfaz y KPIs: Lectura Instantánea en Consulta

Cuando abres la aplicación, la prioridad absoluta es que los datos clave salten a la vista sin necesidad de hacer scroll ni calcular nada de cabeza.

Vista del Formulario y los indicadores KPI en la interfaz de Streamlit

Vista de la guía de puntuaciones y significado clínico

Por qué este enfoque funciona


En el próximo capítulo entraremos en la parte visual avanzada: la implementación del Mapa de Calor y los gráficos de barras apiladas con su línea de tendencia.