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app.py CHANGED
@@ -156,9 +156,15 @@ def integrated_app(query, titulo, EC, PU, selected_rows):
156
  selected_indices = [int(idx) for idx in selected_rows.split(',') if idx.isdigit()]
157
  df_nearest = df_nearest.iloc[selected_indices]
158
 
 
159
  df_nearest.reset_index(drop=True, inplace=True)
160
  df_nearest['ID'] = df_nearest.index
161
 
 
 
 
 
 
162
  fator_avaliacao = calcular_fator_avaliacao(titulo, EC, PU)
163
  valor_avaliacao = df_nearest['Price'].mean() * fator_avaliacao
164
  return f"Valor Médio do Bem: R$ {df_nearest['Price'].mean():.2f}, Fator de Avaliação: {fator_avaliacao*100:.2f}%, Valor de Avaliação: R$ {valor_avaliacao:.2f}", df_nearest
@@ -169,10 +175,11 @@ iface = gr.Interface(fn=integrated_app,
169
  gr.Dropdown(label="Classificação Contábil do Bem", choices=bens_df['TITULO'].unique().tolist(), value="MOBILIÁRIO EM GERAL"),
170
  gr.Radio(label="Estado de Conservação do Bem", choices=['Excelente', 'Bom', 'Regular', 'Péssimo'], value="Excelente"),
171
  gr.Number(label="Período utilizado (anos)", value=1),
172
- gr.TextArea(label="IDs das linhas selecionadas (separadas por vírgula)")],
173
  outputs=[gr.Textbox(label="Cálculo"), gr.Dataframe(label="Resultados da Pesquisa")],
174
  theme=gr.themes.Monochrome(),
175
  title="<span style='color: gray; font-size: 48px;'>Avaliação de Bens Móveis</span>",
176
  description="""<p style="text-align: left;"><b><span style='color: gray; font-size: 40px;'>aval</span><span style='color: black; font-size: 40px;'>ia</span><span style='color: gray; font-size: 40px;'>.se</b></p>""")
177
 
 
178
  iface.launch()
 
156
  selected_indices = [int(idx) for idx in selected_rows.split(',') if idx.isdigit()]
157
  df_nearest = df_nearest.iloc[selected_indices]
158
 
159
+ # After calculating df_nearest and before returning it
160
  df_nearest.reset_index(drop=True, inplace=True)
161
  df_nearest['ID'] = df_nearest.index
162
 
163
+ # Reorder DataFrame columns to make ID first
164
+ column_order = ['ID'] + [col for col in df_nearest.columns if col != 'ID']
165
+ df_nearest = df_nearest[column_order]
166
+
167
+
168
  fator_avaliacao = calcular_fator_avaliacao(titulo, EC, PU)
169
  valor_avaliacao = df_nearest['Price'].mean() * fator_avaliacao
170
  return f"Valor Médio do Bem: R$ {df_nearest['Price'].mean():.2f}, Fator de Avaliação: {fator_avaliacao*100:.2f}%, Valor de Avaliação: R$ {valor_avaliacao:.2f}", df_nearest
 
175
  gr.Dropdown(label="Classificação Contábil do Bem", choices=bens_df['TITULO'].unique().tolist(), value="MOBILIÁRIO EM GERAL"),
176
  gr.Radio(label="Estado de Conservação do Bem", choices=['Excelente', 'Bom', 'Regular', 'Péssimo'], value="Excelente"),
177
  gr.Number(label="Período utilizado (anos)", value=1),
178
+ gr.Textbox(label="IDs das linhas selecionadas (separadas por vírgula)", placeholder="Exemplo: 0,2,5")], # Using Textbox for IDs
179
  outputs=[gr.Textbox(label="Cálculo"), gr.Dataframe(label="Resultados da Pesquisa")],
180
  theme=gr.themes.Monochrome(),
181
  title="<span style='color: gray; font-size: 48px;'>Avaliação de Bens Móveis</span>",
182
  description="""<p style="text-align: left;"><b><span style='color: gray; font-size: 40px;'>aval</span><span style='color: black; font-size: 40px;'>ia</span><span style='color: gray; font-size: 40px;'>.se</b></p>""")
183
 
184
+
185
  iface.launch()