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Fechacoerceerrorsventas_subtotal Ingreso_lineaNombreSucursal|Folio ticket_idFas_index)rbmin)rgsum) fecha_ticketingreso_ticketrpr;Mes) copyrTrUastyperMstripgroupbyaggdt to_period to_timestamp)r`df df_ticketss rEbuild_df_ticketsr}Bs  B..GX>BwK./B ##C(,,224s: 7 3##))+ ,{O ; / )3  "$ >0JS[!\J~">255??DGGTTVJu rGcUb"U5(ag[X5n[R"U5(dUS:aSOSnUUS-SS3$X- nUS:aSOSnUS:Xa US US S 3$UUS S 3$) zPDelta para st.metric: prefiere %; si no hay base, usa abs; si no hay nada, None.Nr+r4dz,.1fz % vs anteriorcurrencyr7,.0fz vs anterior)rTr[r_)r]r^kindpctrDabsds rEfmt_delta_pct_or_absrbs |rwwt}} 4 C 773<<QhsBC~]33 ;D!)3D zqd <00VD;l ++rGr|mes_selc  [R"U5R5RSS9nURnXSU:HR 5nU[R RS5- R5RSS9nXSU:HR 5n[U5(a[USR55O[Rn[U5(a[USR55O[Rn[U5(a[USR55OSn[U5(a[USR55OSn [U5(a<[USR55n [USU :HR!55n O[RSp[U5(aJUSR#5n [UR$U S45n UR$U S4n['U5nO[RSp[R("USSS 9nU[R RS5-nXSU:USU:-n[U5(a[USR55O[Rn[R("US- SSS 9n[R("US- UR*SS 9[R RS5-nXSU:USU:-n[U5(a[USR55O[RnUUUUUU U U U US . $) u] Calcula KPIs de tickets: - Ticket promedio anual (YTD del año de mes_sel) y delta vs año anterior (YTD) - Ticket promedio del mes_sel y delta vs mes anterior - Tickets totales del mes_sel y delta vs mes anterior - Ticket mínimo del mes_sel y cuántos tickets tienen ese mínimo - Ticket máximo del mes_sel y fecha exacta (Lunes 05, marzo 2025) rrXrrrqrkrrpz Sin datos)rNrLrX) ticket_avg_ytdticket_avg_ytd_prevticket_avg_mesticket_avg_prev n_tickets_mesn_tickets_prev ticket_min n_ticket_min ticket_maxticket_max_fecha)rTrU normalizereplacerNrsoffsets MonthBeginlenr?meanr@r\intnuniquernroidxmaxlocrY TimestamprL)r|rrNdf_mmes_prevdf_prevrrrrrridx_maxr fecha_max fecha_max_str ytd_startytd_enddf_ytdrytd_start_prev ytd_end_prev df_ytd_prevrs rEticket_metricsrssnnW%//199a9@G <G>AYYU4 016689BFFNADWeG$45::<=SUSYSYO9? 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GS9nUGSRW5Gn-UGSRW5Gn.[GRV"GU.GU-[GRX"GU.[DGS9GU-S:GS9Gn/GU/UGS'UR7S5n[R"S$5uGn0Gn1GU0 UReGSS>GSGS9Gn2[GR*"GU2GSSSlGU2GSRW5Vs/sHnUGSPM snGS9Gn3GU3RGSGS[{GSoGSq9[{[|SOGSq9GW2GS/RW5GSGS9 GU3RGS[{GSG[$GSoS+GSGS9[{SG[$GSoS+GS9GSGS9 [R"G[MGU35S>S{9 SSS5 GW1 [GR,"WGSGSSGSGSGS.GS9nUR[{Si[|SOSP9S]GSGS 9 URGS![{G[$GSoS+GS"9[{G[$GSoS+GS"9GSGS9 [R"G[MU5S>S{9 [Rl"GS#5 SSS5 g!,(df  GRN=f!,(df  GQN=f![Ha) [R:"US- WR>S!5nGONYf=f!,(df  GNNw=f!,(df  GLNF=fs sn1f!,(df  GFN=fs sn1fs snfs snfs snf!,(df  GGN=f!,(df  GAN=f!,(df  G@N=f!,(df  G@N=f!,(df  G@N=f!,(df  G@N=f!,(df  G@N=f!,(df  G=N=f!,(df  G9N=f! [R"[RS5 G9N=! G9NC=f=f!,(df  G7NV=f!,(df  G6N=f!,(df  G6N=f!,(df  G6N,=fs sn1fs snf!,(df  G1N=fs snf!,(df  G/N$=f!,(df  G)N=f!,(df  G%N#=f!,(df  G%N=f!,(df  G%N=f!,(df  G$N=f!,(df  G$N=f!,(df  G$N=f!,(df  G$N=f!,(df  G"N=f!,(df  G"N}=f!,(df  GN=f!,(df  GN =f!,(df  GN=f!,(df  GN=f!,(df  GN=f!,(df  GNe=fs snfs snnGnf!,(df  GN]=f!,(df  GNg=f!,(df  GMJ=f!,(df  GN=f!,(df  G N=f!,(df  G N=f!,(df  G N=f!,(df  G N=f!,(df  G N=f!,(df  G N=f!,(df  GN=f!,(df  GN=f!,(df  GN=fs snf!,(df  GN=f!,(df  g=f($Nz/ventas/minmax fecha_minrz8No se pudo interpretar fecha_min/fecha_max desde la API.irr bottom)vertical_alignmentu## Análisis general CabannazDatos disponibles de z a u. El análisis principal está optimizado a partir de 2017; periodos anteriores requieren un análisis histórico especializado.uSeleccionar Añor collapsed)optionsindexlabel_visibilityz3**Sin datos para el rango seleccionado** Rango: **u → u** Acción sugerida: - Verifica que `/etl/folios` haya cargado ese periodo. - Revisa si la API está devolviendo 0 filas para ese rango.)rbrjrfrhrhr4rbrcrdrfgz#Base de datos en servidores Cabanna)daysYTDu Año completoNAz+.2%rzVentas (SubTotal)u_Suma de Cant × PU (sin deducir descuentos ni impuestos). Delta vs periodo anterior comparable.)labelvaluedeltahelp rz datetime64[M]F)rs)mes ingreso_foliorrlrzIngreso promedio mensualz Mes en cursozQPromedio del ingreso mensual considerando solo meses completos. Meses incluidos: .uSEl mes actual aún no está completo, por lo que no se calcula el promedio mensual.) help_textzPeriodo anterior: z%d/%m/%Yz - Periodo actual: uAPeriodo anterior: NA (primer año disponible) - Periodo actual: z--- ventas_dia)columnsT)drop)startendperiodsrSr5z### Ventas diarias (SubTotal)z#No hay datos diarios para graficar.r$)window min_periodsma7z lines+markerszVentas diariasz=Fecha: %{customdata}
Ventas: %{text}g@r")widthcolorr#)sizer) r1ymodename customdata hovertemplatetextlinemarkerlinesuMedia móvil 7 díasdash)rrrz:Fecha: %{customdata}
MA7: %{text}g?) r1rrrrrrropacityuMáximouMínimoz markers+textz: z top centerskip)r1rrrr textposition showlegend hoverinfog?g?g?outside)tickvalsticktextticksticklabelposition)rrz%bu)Ventas diarias (con media móvil 7 días)ir'<)lrtbhgRQ?right) orientationyanchorrxanchorr1zFuente: z | Corte: gɿpaperleftr))r)rr1rxrefyref showarrowalignfontz rgba(0,0,0,0)z x unified)titleheightmarginlegend annotations plot_bgcolor paper_bgcolor hovermode)use_container_widthz### Variaciones de ventasz3No hay datos suficientes para calcular variaciones.D)freqru—uDía vs Día anterioru.Incremento de ventas respecto al día anterior)titulorleyenda rango_actualrango_anteriorzSemana vs Semana anterioru'Últimos 7 días vs los 7 días previoszMes vs Mes anteriorz%Mes completo vs mes completo anteriorshow_partial_metriczPeriodo en curso del mesu4Del 1 al día actual vs mismo rango del mes anteriorr;)rdias_con_datos)rc8URS5R$Nr;rzrXps rE)render_analisis_general..sannS)--rGdias_calendario mes_periodingresomes_dtz%Y-%m fecha_diarNz%b %Y mes_label participacioncDUSS[US5SUSS-SS3$)Nrz
r rrr8%)rFrs rEr r 6s8~&d') 56d)#-c2!5rG)axisLabeluTodos los añosBluesz:,.0fz:.1%)r r)pathvaluesrcolor_continuous_scale hover_dataruY%{label}
Ingreso: $%{value:,.0f}
Participación: %{color:.1%})rtextinforu"Participación de ingresos por mes7uParticipaciónz.0%)r tickformatg ףp= ǿ)rrrcoloraxis_colorbarrz/No hay datos diarios para construir el heatmap.) EneroFebreroMarzoAbrilmayoJunioJulioAgosto SeptiembreOctubre Noviembre Diciembre)r*r+r,r-r.r/r0cb>TURS- R5SUR3$NrrR)rL capitalizerNrMESES_ESs rEr r s58TUT[T[\]T]K^KiKiKkJmmnopouounvHwrGdow_idx dow_label)r rr2r3promedio)rrr fill_valuez#b8e3ffz#78cdffz#38b6ffz#007aceg?z#062b4bz Promedio $)rz%{text}blackzL%{y}
%{x}
Promedio ingreso: %{customdata}) zr1r colorscalecolorbarr texttemplatetextfontrr)datau4Promedio de ingresos por día de la semana (por mes)reversed) autorange)rshowgrid)rrryaxisxaxis yaxis_titleru**Análisis mensual no disponible aún** Para construir este análisis se requiere al menos **un mes completo de información**. **Estado actual:** - Días con datos: **,uk** - Meses completos disponibles: **0** Este panel se habilitará automáticamente cuando el mes concluya.u## Análisis de Ticketsrres_MXzSpanish_Mexico.1252cF[URSUR3$NrR)rKrLrN)ds rEr r s'!'':J9K1QVVH7UrGMesLabelmes_kpi_)rrrkeyrRr!zTicket promedio rr7z,.2frr)rzTicket promedio mes anterior (z): $zSin datos del mes anterior.)rrzTickets totales rrrzMes anterior (z): uTicket mínimo ru!Tickets con el mínimo este mes: r)ruTicket máximo ruFecha del ticket máximo: rrpDia)rqr)rkr)ticket_promedio n_ticketsrL)rMA_7DzTicket promedio diarioz1%{x|%d-%b-%Y}
$%{y:,.0f})r1rrrrzTendencia (MA 7D)dot)rrrg?z:MA 7D
%{x|%d-%b-%Y}
$%{y:,.0f})r1rrrrrrrqg?zPromedio mes: $rztop left)r line_dashrannotation_textannotation_positionuMáxuMínz: $)r1rrrrrrr%array)tickmoderru+Ticket promedio por día (mes seleccionado)(z5Fuente: Base de datos en servidores Cabanna | Corte: )rrrrrir<iii')u$0–199u $200–499u $500–999u$1,000–1,999u$2,000–4,999u$5,000–9,999z$10,000+)binslabelsrinclude_lowestrango)rMrLrMr) categoriesorderedrr8ru%{x}
Participación: %{y:.1%}
Tickets: %{customdata[0]:,}
Ticket promedio: $%{customdata[1]:,.0f})r1rrrrrg?)rrangeu-Participación de tickets por rangos de gasto)rrrz3Datos de comensales no disponibles en este momento.z### Ingreso por comensaluPara el año **u]** no contamos con comensales por sucursal. Ajusta el filtro de año para ver esta sección.zNo hay comensales dentro de zNo hay ventas dentro de z8No hay fechas coincidentes entre comensales y ventas en z. Comensales: z Ventas: u/Esta sección solo considera las fechas del **z al z** u8⚠️ **Faltan el dato de número de comensales** para u0 fechas donde sí hay ventas. Rango faltante: **z**uℹ️ **Faltan ventas** para u4 fechas donde sí hay comensales. Rango faltante: **u🔄 Actualizar comensalesbtn_refresh_comensales_global)rJ)rbrh comensalesinner)onhowr_ingrteso_comensalingreso_comensal)rfro)r_ro)rcomensales_diareingreso_comensal_diaz%B %Y)rfr)rer)rbr)ingreso_com_promcomensales_promdiasrg)subsetrhriuIngreso/comensal (día)uSPromedio diario de (Ingreso del día / Comensales del día) para el rango aplicado.uComensales prom./díauIPromedio diario de comensales (suma red por día) para el rango aplicado.uIngreso/comensal — zMes calendario actualuComensales/día — zMejor mes (Ingreso/comensal)u<Mes del año con mayor ingreso promedio diario por comensal.z=Promedio diario de ingreso por comensal dentro del mejor mes.uEPromedio diario de comensales dentro del mejor mes. Días con datos: c[R"U5(ag[U5n[U5nUS:a US- SS3$US:a US- SS3$US:a US- SS3$US $![a gf=f) Nr4r6r8r9r:r;r<kr)rTr[r?rB Exception)r1rCs rE _fmt_short+render_analisis_general.._fmt_shorts wwqzz!aAQB]*"#M/#!6a88Y"#I+c!2!44U{"#E'#a00X& s(A%$A%A%A%!A%% A21A2z\s+)regexc8URS5R$rrrs rEr r CsannS155rGTODASSucursal)rrz;Selecciona una sucursal o 'TODAS' para ver la red completa.u'No hay datos para la selección actual.ingreso_por_comensalcF>TURS- SUR3$r.)rLrNr0s rEr r rs-S[\]\c\cde\eSfRgghijioiohpPqrGmes_sort)r rvrr2r3valorzANo hay suficientes datos para el heatmap de ingreso por comensal.z $ / comensalzG%{y}
%{x}
$ por comensal: $%{z:,.2f}) r7r1rr8r9rr:r;r showscaleu)Ingreso promedio por comensal (día) — whitez#ddd)r)r?tickfontuCómo leer: cada celda muestra el **promedio diario de $ por comensal** para ese **mes** y **día de la semana**. Más oscuro = mayor ingreso por comensal.z7No hay suficientes datos para el heatmap de comensales. ComensaleszK%{y}
%{x}
Comensales promedio: %{z:,.0f}u,Comensales promedio por día (por mes) — uCómo leer: cada celda muestra el **promedio diario de comensales** para ese **mes** y **día de la semana**. Más oscuro = más comensales.mes_keyanioc*[USSUS3$)NrrRr})rKrs rEr r 4s"GAeHDUCVVWXYZ`XaWbAcrGzTodo el periodou"Periodo (aplica a ambas gráficas)filtro_periodo_comensales)rrrJz*No hay datos para el periodo seleccionado.)rfr)r_r) ingreso_totalcomensales_totalingreso_prom_diacomensales_prom_diarirr eficienciaingreso_x_comensal) ascendingu*$ promedio por comensal — por sucursal ()z2No hay datos suficientes para calcular $/comensal.cH[R"U5(aS$SUS3$)Nr4r7r)rTr[)vs rEr r s,VXV]V]^_V`V`PRPrhijklpiqfrPrrG)r1rrrinsidemiddleuSucursal: %{y}
$/comensal (periodo): $%{x:,.2f}
Ingreso total: $%{customdata[0]:,.0f}
Comensales total: %{customdata[1]:,.0f}
Días: %{customdata[2]:,})rrri)rinsidetextanchorr;rrrzIngreso por comensal ($))r?rri)rrAr@rruCómo leer: cada barra es una sucursal. La longitud representa el **$ promedio por comensal del periodo seleccionado** (Ingreso total / Comensales totales).u(Comensales vs Ingreso — por sucursal (z3No hay datos suficientes para construir el scatter.rrr8uComensales promedio por díauIngreso promedio por díazEficiencia ($/comensal))rrrz:,.2f)rrrrirr)r1rrrr hover_namerXr)r)ru%{hovertext}

Comensales prom/día: %{x:,.0f}
Ingreso prom/día: $%{y:,.0f}
Eficiencia ($/comensal): $%{marker.color:,.2f}
Ingreso total (tamaño): $%{marker.size:,.0f})rrrr)r?rz $/comensal)rrrAr@r uACómo leer: cada punto es una sucursal. **Más a la derecha** = más comensales promedio por día. **Más arriba** = más ingreso promedio por día. **Tamaño** = ingreso total del periodo (sucursales más grandes venden más). **Color** = eficiencia ($ por comensal): tonos más altos indican mejor ingreso por comensal.)rmsort pct_vs_promr1r2cUcg[U5R5R5nSRS[R "SU555nU$)Nr4c3`# UH$n[R"U5(aM Uv M& g7f)N) unicodedata combining).0cs rE =render_analisis_general.._norm_key..s"`?!{G\G\]^G_AA?s. .NFKD)rMruupperjoinrr)r1ss rE _norm_key*render_analisis_general.._norm_keysH 9 FLLN " GG`{44VQ?` `rG sucursal_keyu## Análisis de sucursalu$Ingresos por sucursal en el año en z&No hay datos de ingresos por sucursal. mergesort)rr)dtypezSucursal: %{y}
Ingreso: $%{customdata[0]:,.2f}
Promedio red: $%{customdata[1]:,.2f}
% vs promedio: %{customdata[2]:+.2%})r1 line_widthrP line_colorz+.1%z#22c55ez#ef4444)rr)r1rrrxshiftrrr)r?rr)rrrAr@ru@**Semáforo de desempeño por sucursal (vs promedio de la red)**z$No hay datos mensuales por sucursal.g?VerdegRojoAmarillo)status)rrrr_ordz#eab308)rz#cfcfcfai
z
% vs prom: zW
)unsafe_allow_htmlu0### KPIs del último mes completo (por sucursal)z*No hay datos de folios para calcular KPIs.n month_endu@Aún no hay meses cerrados completos disponibles para análisis.z**Nota:** El mes actual (**u+**) aún no está cerrado (último dato: **uZ**). Para mantener comparaciones consistentes, esta sección usa **solo meses completos**.rHcr[R"U5n[URSUR3$rFrTrUrKrLrNrOs rE fmt_mes_abrev.render_analisis_general..fmt_mes_abrev/#Bbhh'("''3 3rGuMes de análisis (Cierre)mes_kpi_sucursal)rr format_funcrJcr[R"U5n[URSUR3$rFrrOs rErrrrGing_lasting_prevu9No hay datos del último mes completo para calcular KPIs.outerzIngreso promedio por sucursal)rzSucursales arriba del promediouTotal red — último mesuTotal red — mes anterioru **Top 3 — z- **z. u** — $u=Distribución del ingreso por sucursal (último mes completo)Otros)rhr) ignore_index)namesrholecolor_discrete_sequencez percent+labelzIngreso: $%{value:,.2f})rrr)ruDistribución de ingreso — Δc.USS:a USUS- $S$)Nrrrrs rEr r  s&a mVWFW!D'AjM*A)a]a)arGu%ΔzIngreso Delta)rhrrrz${:,.2f}z{:+.2%}u3Índice de estabilidad por sucursal (CV semanal en z6No hay datos suficientes para calcular la estabilidad.)rbrhrfz.No hay datos en el rango semanal seleccionado.zW-MON)semanar ingreso_sem)rr)rstd)rcount)mediarsemanasrr)outwherecvz.2frz_Sucursal: %{y}
CV semanal: %{x:.2f}
Semanas analizadas: %{customdata[0]:,})rrr;rrru:Estabilidad semanal por sucursal (menor CV = más estable)uCoeficiente de Variación (CV))rrr?r)rrr?)rrAr@rzIngreso promedio semanal)rr)r1rrrXz`Sucursal: %{text}
Ingreso promedio semanal: $%{x:,.2f}
CV semanal: %{y:.2f})rrrz'Ingreso promedio semanal vs estabilidad)rr?u{- Cada punto es una sucursal. - Eje X: **Ingreso promedio semanal**. - Eje Y: **CV semanal (volatilidad)**. **Lectura por cuadrantes:** - 🟢 Derecha–Abajo: alto ingreso y alta estabilidad (mejor desempeño). - 🟡 Derecha–Arriba: alto ingreso pero inestable. - 🔴 Izquierda–Arriba: bajo ingreso y alta volatilidad. - 🔵 Izquierda–Abajo: bajo ingreso pero estable.)rrTrUr[sterrorstoplistr]rNrxdatetimenowrmarkdowncaption selectboxrmaxremptyrnotnartrMru to_numericfillnarndatetodayrLrX timedeltar?ro ValueErrormetricrranyr DataFrameto_numpyrvrshaperrrename sort_values reset_index date_rangerKinforollinggoFigure add_traceScatterrFdictrrridxminr@nanmaxrSuniqueround update_yaxestolist update_xaxesstrftime update_layout plotly_chart set_indexreindex rename_axisr Timedeltar r rr r localsrsassignryrapplyrzfloorr/rpxtreemapConstant update_traces dayofweekmap enumerate pivot_tableHeatmap vectorizelocale setlocaleLC_TIMEiloczipr}rrrrrwr\rA add_hlineinfcut CategoricalBarstackadd_annotationr rrwarning DatetimeIndexdropna intersection differencebutton cache_dataclearrerunmergerrsortedr> MultiIndexget_level_valuesrgetdrop_duplicatesbarscatterglobals column_stack full_like add_vliner itertuplesrrhrrheadrrconcatpier dataframestyleformat start_timedivide zeros_like(5mmrranios_disponibles anio_actual col_titulo col_selectorr}min_yearmax_year anio_prevanio_iniini_qfin_qr` cols_needednsmask_nsfuenteini_curfin_realfin_cur modo_compfrmask_cur ventas_total ventas_previni_prev fin_prev_dayfin_prev mask_prev pct_vs_prev delta_strc1c5last_day_of_month cutoff_monthcutoff_month_dt month_keytmpingreso_mensualmeses_incluidosingreso_prom_mensualdf_ventas_diariascortemin_datemax_date puntos_ejerG textos_ejecol1col2fig_linefechas_formateadas_esridx_minidxtagy_maxrr corte_strdf_comparacion_periodosrfull_idxlast_dayprev_day ventas_hoy ventas_ayerpct_diarango_dia_actualrango_dia_anteriorsemana_actual_inisemana_actual_finsemana_prev_finsemana_prev_ini mask_sem_act mask_sem_prevventas_sem_actventas_sem_prev pct_semanar is_full_month mes_act_ini mes_act_fin mes_prev_fin mes_prev_ini rango_mes_actrango_mes_prev mask_mes_act mask_mes_prevventas_mes_actventas_mes_prevpct_mesrmes_act_ini_real last_full_end last_full_ini prev_full_end prev_full_inirlpartial_act_inipartial_act_finprev_month_endpartial_prev_inipartial_prev_fin mask_par_act mask_par_prevventas_par_actventas_par_prevpct_parcial_mesrango_parcial_actrango_parcial_prev row1_col1 row1_col2 row2_col1 row2_col2 mask_plotdf_plotmeses_completos dias_por_mes df_monthlyddfc2df_bardt_mes total_ingfig_treeddf2DIAS_ESgrppivotordered_monthsr8fig_heatkpis_yrX mes_label_selrow mes_label_maprr|tmrmes_prev_labelk1k2k4k5df_tickets_mesc1_1c2_1dailyfig month_avgi_maxi_mineveryxvalsxtextrrWdf_bdisttotalr df_comensalescom_mincom_maxanio_fin fechas_com fechas_ven com_min_2025 com_max_2025 ven_min_2025 ven_max_2025y_iniy_fin fechas_okok_minok_maxfaltan_comensales faltan_ventas mostrar_btnini_ffin_fcbtn1cbtn2 rango_ini rango_fin df_com_rangodf_folios_rangodf_ventas_diarias_sucdf_mergedf_dailyringreso_prom_dia_por_comhoy mes_cur_ini mes_cur_finmes_cur_ini_effmes_cur_fin_eff df_mes_cur mes_cur_labelcomensales_prom_dia_mesingreso_prom_dia_por_com_mesmonthlybest_rowbest_mesbest_mes_labelbest_ingreso_com_diabest_comensales_dia best_diask3k6k7rnmeses_completos_csucsopcionescol_sel1col_sel2suc_seldf_basegrp_ing pivot_inggrp_com pivot_com c_comsnales_1 c_comsnales_2ordered_mes_labelsr7rowscolsr fig_heat_1 fig_heat_2 meses_cat MAP_MESES opciones_ui filtro_ui df_daily_f filtro_txtr|df_suc c_comsnales_3 c_comsnales_4fig_bardf_scfig_sc df_suc_totprom_redrc3_1df_bars text_montopct_vals ventas_valsfig_sucrr1rdf_semrorder color_mapirrO last_day_datameses_disponiblesmeses_completos_ymonth_end_datalista_opciones default_idxrmes_sele monthly_suc mask_last last_by_suc prev_by_sucmerged n_suc_last n_suc_prevavg_lastavg_prevsuc_arriba_promtop_lasttop_prevrpie_dfNotrosfig_pierdetshow mask_rangedf_wweeklyrrrc1sc2srankfig_cvr1s5 @rErender_analisis_generalr@sQ ! 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