Update app.py

app.py

@@ -5,8 +5,8 @@ import numpy as np
 
 df = pd.read_excel('MOD_VC.xlsx', 'DF')
 
-df[['AREA', 'TEST', 'VU']] = np.log(df[['AREA', 'TEST', 'VU']])
-df['RB'] = 1/df['RB']
+df[['AREA', 'TEST', 'VU']] = np.log(df[['AREA', 'TEST', 'VU']]).round(2)
+df['RB'] = (1/df['RB']).round(2)
 
 # Separar as variáveis independentes (X) e dependente (y)
 X = df[['AREA', 'TEST', 'PAV', 'POS', 'RB']]
@@ -21,8 +21,8 @@ def predict(file):
     input_df = pd.read_excel(file)
 
     # Processamento da planilha de input
-    input_df[['AREA', 'TEST']] = np.log(input_df[['AREA', 'TEST']])
-    input_df['RB'] = 1/input_df['RB']
+    input_df[['AREA', 'TEST']] = np.log(input_df[['AREA', 'TEST']]).round(2)
+    input_df['RB'] = (1/input_df['RB']).round(2)
 
     # Preparar dados para predição
     X_new = np.array(input_df)
@@ -38,8 +38,8 @@ def predict(file):
     input_df['LI_IC'] = inter_conf[:, 0]
     input_df['LS_IC'] = inter_conf[:, 1]
 
-    input_df[['AREA', 'TEST']] = np.exp(input_df[['AREA', 'TEST']])
-    input_df['RB'] = 1/input_df['RB']
+    input_df[['AREA', 'TEST']] = np.exp(input_df[['AREA', 'TEST']]).round(2)
+    input_df['RB'] = (1/input_df['RB']).round(2)
     
     # Save the output DataFrame as an XLS file
     output_file = 'avaliacao_massa.xlsx'