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import streamlit as st
import requests
import pandas as pd
import plotly.express as px
# Título de la aplicación
st.title("Explorador de Datos de GBIF")
# Entradas para los parámetros de búsqueda
st.sidebar.header("Parámetros de Búsqueda")
country = st.sidebar.text_input("Código del país (ej. ES)")
limit = st.sidebar.number_input("Límite de registros", value=100)
year_range = st.sidebar.slider("Rango de Años", 1900, 2023, (2000, 2023))
#taxon_key = st.sidebar.text_input("Taxón (ID del taxón)")
# Botón para ejecutar la búsqueda
if st.sidebar.button("Buscar"):
url = "https://api.gbif.org/v1/occurrence/search"
params = {
"country": country,
"limit": limit,
"year": ",".join(map(str, range(year_range[0], year_range[1] + 1))),
#"taxonKey": taxon_key
}
response = requests.get(url, params=params)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
if 'results' in data and data['results']:
df = pd.json_normalize(data['results'])
st.header("Mapa de Distribución de Especies")
fig = px.scatter_geo(df,
lat='decimalLatitude',
lon='decimalLongitude',
hover_name='species',
title='Distribución de Especies (GBIF)')
st.plotly_chart(fig)
st.header("Datos de Especies")
st.write(df.head(10)) # Mostrar hasta 10 filas
st.header("Estadísticas de Ocurrencias")
st.write(df.describe())
else:
st.error("No se encontraron datos para los parámetros seleccionados.")
else:
st.error("Error en la solicitud")
# Opción para descargar los datos
if st.sidebar.button("Descargar Datos"):
if 'df' in locals():
st.sidebar.download_button(
label="Descargar CSV",
data=df.to_csv().encode('utf-8'),
file_name='datos_gbif.csv',
mime='text/csv'
)
else:
st.sidebar.warning("Primero realiza una búsqueda para descargar los datos.")