Update app.py

app.py

@@ -5,6 +5,7 @@ from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
 from geopy.distance import geodesic
 import googlemaps
 from geopy.exc import GeocoderTimedOut
+import locale
 
 # Function to calculate distance in meters between two coordinates
 def calculate_distance(lat1, lon1, lat2, lon2):
@@ -260,9 +261,12 @@ if 'Predicted_target' in filtered_data.columns and not np.all(predicted_target =
     # Apply bootstrap on the predicted values
     lower_bound, higher_bound, mean_value = bootstrap_stats(predicted_target)
 
+    # Set the locale to Brazilian Portuguese
+    locale.setlocale(locale.LC_MONETARY, 'pt_BR')
+
     # Display the results with custom styling
     st.markdown("## **Resultado da Análise Estatística**")
-    st.write(f"**Valor médio (R$/m²) para as características selecionadas:** {format(mean_value, 'R$,.2f')}")
-    st.write(f"**Os valores podem variar entre {format(lower_bound, 'R$,.2f')} e {format(higher_bound, 'R$,.2f')} dependendo das características dos imóveis.**")
+    st.write(f"**Valor médio (R$/m²) para as características selecionadas:** {locale.currency(mean_value)}")
+    st.write(f"**Os valores podem variar entre R${locale.currency(lower_bound)} e R${locale.currency(higher_bound)} dependendo das características dos imóveis.**")
 else:
     st.warning(f"**Dados insuficientes para inferência do valor. Mínimo necessário:** {k_threshold}")