carga_articulos.py

import pandas as pd
import streamlit as st
from dateutil.parser import parse

@st.cache_data
def cargar_articulos():
    articulos = pd.read_csv('articulos.csv')
    #articulos=articulos.iloc[0:250,:] # Cargando solo 250
    # Eliminando la primera columna
    articulos.drop("Unnamed: 0", axis=1, inplace=True)
    # creando columna nueva ID
    articulos['ID']=articulos.index 
    articulos.ID = pd.Series(["D"+str(ind) for ind in articulos.ID])
    fechas=articulos['fecha'].apply(lambda x: parse(x, fuzzy=True))
    fechas=fechas.astype(str)
    fechas=fechas.apply(lambda x: re.match('\d{4}-\d{2}-\d{2}',x).group())
    fecha_minima=fechas.min()
    fecha_maxima=fechas.max()
    # Retornando el dataframe con los articulos y algunos datos al respecto
    return articulos, fecha_minima, fecha_maxima