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@@ -80,82 +80,53 @@ def extrair_tabelas_pdf(pdf_path):
         if len(tables) == 0:
             raise ValueError("Nenhuma tabela foi extraída do PDF.")
         
-        # Processar todas as tabelas para informações do aluno
+        # Processar a primeira tabela
+        df = tables[0].df
+        
+        # Extrair nome do aluno e outras informações se disponível
         info_aluno = {}
-        tabela_notas = None
+        for i, row in df.iterrows():
+            if 'Nome do Aluno' in str(row[0]):
+                info_aluno['nome'] = row[1].strip() if len(row) > 1 else ''
+            elif 'RA' in str(row[0]):
+                info_aluno['ra'] = row[1].strip() if len(row) > 1 else ''
+            elif 'Escola' in str(row[0]):
+                info_aluno['escola'] = row[1].strip() if len(row) > 1 else ''
+            elif 'Turma' in str(row[0]):
+                info_aluno['turma'] = row[1].strip() if len(row) > 1 else ''
         
-        for table in tables:
+        # Encontrar a tabela de notas
+        for i, table in enumerate(tables):
             df_temp = table.df
-            # Procurar informações do aluno
-            for i, row in df_temp.iterrows():
-                row_text = ' '.join(str(x) for x in row if str(x).strip())
-                
-                if 'Nome do Aluno' in row_text:
-                    # Pegar próxima linha não vazia
-                    next_rows = df_temp.iloc[i+1:]
-                    for _, next_row in next_rows.iterrows():
-                        nome = ' '.join(str(x).strip() for x in next_row if str(x).strip() and str(x).strip() != 'nan')
-                        if nome:
-                            info_aluno['nome'] = nome
-                            break
-                            
-                elif 'RA' in row_text and not row_text.startswith('AC'):
-                    next_rows = df_temp.iloc[i+1:]
-                    for _, next_row in next_rows.iterrows():
-                        ra = ' '.join(str(x).strip() for x in next_row if str(x).strip() and str(x).strip() != 'nan')
-                        if ra:
-                            info_aluno['ra'] = ra
-                            break
-                            
-                elif 'Escola' in row_text:
-                    next_rows = df_temp.iloc[i+1:]
-                    for _, next_row in next_rows.iterrows():
-                        escola = ' '.join(str(x).strip() for x in next_row if str(x).strip() and str(x).strip() != 'nan')
-                        if escola:
-                            info_aluno['escola'] = escola
-                            break
-                            
-                elif 'Turma' in row_text:
-                    next_rows = df_temp.iloc[i+1:]
-                    for _, next_row in next_rows.iterrows():
-                        turma = ' '.join(str(x).strip() for x in next_row if str(x).strip() and str(x).strip() != 'nan')
-                        if turma:
-                            info_aluno['turma'] = turma
-                            break
-            
             # Verificar se é a tabela de notas
             if any('Disciplina' in str(col) for col in df_temp.iloc[0]) or \
                any('Bimestre' in str(col) for col in df_temp.iloc[0]):
-                tabela_notas = df_temp
-        
-        if tabela_notas is None:
-            raise ValueError("Não foi possível encontrar a tabela de notas.")
-            
-        # Processar tabela de notas
-        df = tabela_notas.copy()
+                df = df_temp
+                # Renomear as colunas corretamente
+                df = df.rename(columns={
+                    0: 'Disciplina',
+                    1: 'Nota B1', 2: 'Freq B1', 3: '%Freq B1', 4: 'AC B1',
+                    5: 'Nota B2', 6: 'Freq B2', 7: '%Freq B2', 8: 'AC B2',
+                    9: 'Nota B3', 10: 'Freq B3', 11: '%Freq B3', 12: 'AC B3',
+                    13: 'Nota B4', 14: 'Freq B4', 15: '%Freq B4', 16: 'AC B4',
+                    17: 'CF', 18: 'Nota Final', 19: 'Freq Final', 20: 'AC Final'
+                })
+                break
         
-        # Renomear colunas
-        df = df.rename(columns={
-            0: 'Disciplina',
-            1: 'Nota B1', 2: 'Freq B1', 3: '%Freq B1', 4: 'AC B1',
-            5: 'Nota B2', 6: 'Freq B2', 7: '%Freq B2', 8: 'AC B2',
-            9: 'Nota B3', 10: 'Freq B3', 11: '%Freq B3', 12: 'AC B3',
-            13: 'Nota B4', 14: 'Freq B4', 15: '%Freq B4', 16: 'AC B4',
-            17: 'CF', 18: 'Nota Final', 19: 'Freq Final', 20: 'AC Final'
-        })
+        if df.empty:
+            raise ValueError("A tabela extraída está vazia.")
         
-        # Limpar dados
-        for col in df.columns:
-            df[col] = df[col].apply(lambda x: str(x).strip())
+        # Adicionar informações do aluno ao DataFrame
+        for key, value in info_aluno.items():
+            df.attrs[key] = value
         
-        # Filtrar linhas vazias ou cabeçalhos repetidos
-        df = df[df['Disciplina'].apply(lambda x: x != '' and 'Disciplina' not in x)]
+        return df
         
-        if df.empty:
-            raise ValueError("A tabela de notas está vazia após o processamento.")
+    except Exception as e:
+        print(f"Erro na extração das tabelas: {str(e)}")
+        raise
         
         # Adicionar informações do aluno ao DataFrame
-        print("Informações do aluno encontradas:", info_aluno)
         for key, value in info_aluno.items():
             df.attrs[key] = value
         
@@ -301,17 +272,16 @@ def plotar_graficos_destacados(disciplinas_dados, temp_dir):
     if not n_disciplinas:
         raise ValueError("Nenhuma disciplina válida encontrada no boletim.")
     
-    # Criar figura e subplots com mais espaço
-    fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(14, 12), height_ratios=[1, 1])
-    plt.subplots_adjust(hspace=0.6)  # Aumentar espaço entre os gráficos
+    # Aumentar a figura para melhor visualização
+    plt.figure(figsize=(12, 10))
     
     disciplinas = [d['disciplina'] for d in disciplinas_dados]
     medias_notas = [d['media_notas'] for d in disciplinas_dados]
     medias_freq = [d['media_freq'] for d in disciplinas_dados]
     
-    # Adicionar margem para evitar sobreposição
-    ax1.margins(x=0.1)
-    ax2.margins(x=0.1)
+    # Criar subplot com mais espaço entre os gráficos
+    fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(12, 10), height_ratios=[1, 1])
+    plt.subplots_adjust(hspace=0.5)  # Aumentar espaço entre os gráficos
     
     cores_notas = ['red' if media < LIMITE_APROVACAO_NOTA else '#2ecc71' for media in medias_notas]
     cores_freq = ['red' if media < LIMITE_APROVACAO_FREQ else '#2ecc71' for media in medias_freq]
@@ -326,54 +296,42 @@ def plotar_graficos_destacados(disciplinas_dados, temp_dir):
     ax1.grid(True, axis='y', alpha=0.3, linestyle='--')
     
     # Melhorar a apresentação dos rótulos
-    ax1.tick_params(axis='x', rotation=45, labelsize=8)
-    ax1.set_xticklabels(disciplinas, ha='right', va='center')
+    ax1.set_xticklabels(disciplinas, rotation=45, ha='right', va='top')
     ax1.set_ylabel('Notas', fontsize=10, labelpad=10)
     
-    # Adicionar linha de média mínima com área sombreada
+    # Adicionar linha de média mínima
     ax1.axhline(y=LIMITE_APROVACAO_NOTA, color='r', linestyle='--', alpha=0.3)
-    ax1.fill_between([ax1.get_xlim()[0], ax1.get_xlim()[1]], 
-                    0, LIMITE_APROVACAO_NOTA, 
-                    color='red', alpha=0.1)
     ax1.text(0.02, LIMITE_APROVACAO_NOTA + 0.1, 'Média mínima (5,0)',
-             transform=ax1.get_yaxis_transform(), color='r', alpha=0.7,
-             bbox=dict(facecolor='white', edgecolor='none', alpha=0.8))
+             transform=ax1.get_yaxis_transform(), color='r', alpha=0.7)
     
     # Valores nas barras
     for barra in barras_notas:
         altura = barra.get_height()
-        ax1.text(barra.get_x() + barra.get_width()/2., altura + 0.1,
+        ax1.text(barra.get_x() + barra.get_width()/2., altura,
                 f'{altura:.1f}',
-                ha='center', va='bottom', fontsize=8,
-                bbox=dict(facecolor='white', edgecolor='none', alpha=0.8))
+                ha='center', va='bottom', fontsize=8)
     
     # Gráfico de frequências
     barras_freq = ax2.bar(disciplinas, medias_freq, color=cores_freq)
     ax2.set_title('Frequência Média por Disciplina', pad=20, fontsize=12, fontweight='bold')
-    ax2.set_ylim(0, 110)  # Aumentar limite para acomodar rótulos
+    ax2.set_ylim(0, 110)
     ax2.grid(True, axis='y', alpha=0.3, linestyle='--')
     
     # Melhorar a apresentação dos rótulos
-    ax2.tick_params(axis='x', rotation=45, labelsize=8)
-    ax2.set_xticklabels(disciplinas, ha='right', va='center')
+    ax2.set_xticklabels(disciplinas, rotation=45, ha='right', va='top')
     ax2.set_ylabel('Frequência (%)', fontsize=10, labelpad=10)
     
-    # Adicionar linha de frequência mínima com área sombreada
+    # Adicionar linha de frequência mínima
     ax2.axhline(y=LIMITE_APROVACAO_FREQ, color='r', linestyle='--', alpha=0.3)
-    ax2.fill_between([ax2.get_xlim()[0], ax2.get_xlim()[1]], 
-                    0, LIMITE_APROVACAO_FREQ, 
-                    color='red', alpha=0.1)
     ax2.text(0.02, LIMITE_APROVACAO_FREQ + 1, 'Frequência mínima (75%)',
-             transform=ax2.get_yaxis_transform(), color='r', alpha=0.7,
-             bbox=dict(facecolor='white', edgecolor='none', alpha=0.8))
+             transform=ax2.get_yaxis_transform(), color='r', alpha=0.7)
     
     # Valores nas barras
     for barra in barras_freq:
         altura = barra.get_height()
-        ax2.text(barra.get_x() + barra.get_width()/2., altura + 1,
+        ax2.text(barra.get_x() + barra.get_width()/2., altura,
                 f'{altura:.1f}%',
-                ha='center', va='bottom', fontsize=8,
-                bbox=dict(facecolor='white', edgecolor='none', alpha=0.8))
+                ha='center', va='bottom', fontsize=8)
     
     # Título global com informações de média
     plt.suptitle(
@@ -382,10 +340,9 @@ def plotar_graficos_destacados(disciplinas_dados, temp_dir):
     )
     
     if freq_global < LIMITE_APROVACAO_FREQ:
-        plt.figtext(0.5, 0.01,
-                   "ATENÇÃO: Risco de Reprovação por Baixa Frequência",
-                   ha="center", fontsize=11, color="red", weight='bold',
-                   bbox=dict(facecolor='white', edgecolor='red', pad=5))
+        plt.figtext(0.5, 0.02,
+                   "Atenção: Risco de Reprovação por Baixa Frequência",
+                   ha="center", fontsize=11, color="red", weight='bold')
     
     plt.tight_layout()
     
@@ -397,7 +354,7 @@ def plotar_graficos_destacados(disciplinas_dados, temp_dir):
 def gerar_relatorio_pdf(df, disciplinas_dados, grafico1_path, grafico2_path):
     """Gera relatório PDF com os gráficos e análises."""
     pdf = FPDF()
-    pdf.set_auto_page_break(auto=True, margin=20)  # Aumentar margem
+    pdf.set_auto_page_break(auto=True, margin=15)
     pdf.add_page()
     
     # Cabeçalho
@@ -407,26 +364,20 @@ def gerar_relatorio_pdf(df, disciplinas_dados, grafico1_path, grafico2_path):
     
     # Informações do aluno
     pdf.set_font('Helvetica', 'B', 12)
-    pdf.set_fill_color(240, 240, 240)  # Cinza claro para o fundo
-    pdf.cell(0, 10, 'Informações do Aluno', 0, new_x=XPos.LMARGIN, new_y=YPos.NEXT, align='L', fill=True)
-    pdf.line(10, pdf.get_y(), 200, pdf.get_y())
+    pdf.cell(0, 10, 'Informações do Aluno', 0, new_x=XPos.LMARGIN, new_y=YPos.NEXT, align='L')
+    pdf.line(10, pdf.get_y(), 200, pdf.get_y())  # Adicionar linha divisória
     pdf.ln(5)
     
     pdf.set_font('Helvetica', '', 11)
     if hasattr(df, 'attrs'):
-        for campo, valor in [
-            ('nome', 'Nome'),
-            ('ra', 'RA'),
-            ('escola', 'Escola'),
-            ('turma', 'Turma')
-        ]:
-            if campo in df.attrs and df.attrs[campo].strip():
-                # Rótulo em negrito
-                pdf.set_font('Helvetica', 'B', 11)
-                pdf.cell(20, 7, f'{valor}:', 0, new_x=XPos.RIGHT, new_y=YPos.TOP)
-                # Valor normal
-                pdf.set_font('Helvetica', '', 11)
-                pdf.cell(0, 7, df.attrs[campo], 0, new_x=XPos.LMARGIN, new_y=YPos.NEXT)
+        if 'nome' in df.attrs:
+            pdf.cell(0, 7, f'Nome: {df.attrs["nome"]}', 0, new_x=XPos.LMARGIN, new_y=YPos.NEXT, align='L')
+        if 'ra' in df.attrs:
+            pdf.cell(0, 7, f'RA: {df.attrs["ra"]}', 0, new_x=XPos.LMARGIN, new_y=YPos.NEXT, align='L')
+        if 'escola' in df.attrs:
+            pdf.cell(0, 7, f'Escola: {df.attrs["escola"]}', 0, new_x=XPos.LMARGIN, new_y=YPos.NEXT, align='L')
+        if 'turma' in df.attrs:
+            pdf.cell(0, 7, f'Turma: {df.attrs["turma"]}', 0, new_x=XPos.LMARGIN, new_y=YPos.NEXT, align='L')
     
     pdf.ln(10)
     
@@ -438,8 +389,7 @@ def gerar_relatorio_pdf(df, disciplinas_dados, grafico1_path, grafico2_path):
     
     # Seção de gráficos
     pdf.set_font('Helvetica', 'B', 14)
-    pdf.set_fill_color(240, 240, 240)
-    pdf.cell(0, 10, 'Análise Gráfica', 0, new_x=XPos.LMARGIN, new_y=YPos.NEXT, align='L', fill=True)
+    pdf.cell(0, 10, 'Análise Gráfica', 0, new_x=XPos.LMARGIN, new_y=YPos.NEXT, align='L')
     pdf.line(10, pdf.get_y(), 200, pdf.get_y())
     pdf.ln(10)
     
@@ -450,8 +400,7 @@ def gerar_relatorio_pdf(df, disciplinas_dados, grafico1_path, grafico2_path):
     
     # Seção de Análise
     pdf.set_font('Helvetica', 'B', 14)
-    pdf.set_fill_color(240, 240, 240)
-    pdf.cell(0, 10, 'Análise Detalhada', 0, new_x=XPos.LMARGIN, new_y=YPos.NEXT, align='L', fill=True)
+    pdf.cell(0, 10, 'Análise Detalhada', 0, new_x=XPos.LMARGIN, new_y=YPos.NEXT, align='L')
     pdf.line(10, pdf.get_y(), 200, pdf.get_y())
     pdf.ln(10)
     
@@ -461,10 +410,9 @@ def gerar_relatorio_pdf(df, disciplinas_dados, grafico1_path, grafico2_path):
     media_global = np.mean(medias_notas)
     freq_global = np.mean(medias_freq)
     
-    # Resumo geral com box
+    # Resumo geral
     pdf.set_font('Helvetica', 'B', 12)
-    pdf.set_fill_color(245, 245, 245)
-    pdf.cell(0, 8, 'Resumo Geral:', 0, new_x=XPos.LMARGIN, new_y=YPos.NEXT, align='L', fill=True)
+    pdf.cell(0, 7, 'Resumo Geral:', 0, new_x=XPos.LMARGIN, new_y=YPos.NEXT, align='L')
     pdf.ln(5)
     
     pdf.set_font('Helvetica', '', 11)
@@ -472,12 +420,13 @@ def gerar_relatorio_pdf(df, disciplinas_dados, grafico1_path, grafico2_path):
     pdf.cell(0, 7, f'Frequência Global: {freq_global:.1f}%', 0, new_x=XPos.LMARGIN, new_y=YPos.NEXT, align='L')
     pdf.ln(10)
     
-    # Pontos de Atenção
+    # Avisos Importantes
     pdf.set_font('Helvetica', 'B', 12)
-    pdf.set_fill_color(245, 245, 245)
-    pdf.cell(0, 8, 'Pontos de Atenção:', 0, new_x=XPos.LMARGIN, new_y=YPos.NEXT, align='L', fill=True)
+    pdf.cell(0, 10, 'Pontos de Atenção:', 0, new_x=XPos.LMARGIN, new_y=YPos.NEXT, align='L')
     pdf.ln(5)
     
+    pdf.set_font('Helvetica', '', 10)
+    
     # Disciplinas com baixo desempenho
     disciplinas_risco = []
     for disc_data in disciplinas_dados:
@@ -496,21 +445,18 @@ def gerar_relatorio_pdf(df, disciplinas_dados, grafico1_path, grafico2_path):
             pdf.cell(0, 7, f'- {disc}:', 0, new_x=XPos.LMARGIN, new_y=YPos.NEXT, align='L')
             pdf.set_font('Helvetica', '', 10)
             for aviso in avisos:
-                pdf.cell(15)  # Aumentar indentação
-                pdf.cell(0, 6, f'- {aviso}', 0, new_x=XPos.LMARGIN, new_y=YPos.NEXT, align='L')
-            pdf.ln(2)  # Espaço entre disciplinas
+                pdf.cell(10)  # Indentação
+                pdf.cell(0, 7, f'- {aviso}', 0, new_x=XPos.LMARGIN, new_y=YPos.NEXT, align='L')
     else:
         pdf.cell(0, 7, 'Nenhum problema identificado.', 0, new_x=XPos.LMARGIN, new_y=YPos.NEXT, align='L')
     
     # Rodapé
-    pdf.set_y(-35)  # Aumentar espaço do rodapé
+    pdf.set_y(-30)
     pdf.line(10, pdf.get_y(), 200, pdf.get_y())
     pdf.ln(5)
     pdf.set_font('Helvetica', 'I', 8)
-    pdf.multi_cell(0, 5, 
-                  'Este relatório é uma análise automática e deve ser validado junto à secretaria da escola.\n' +
-                  'Dados gerados com base nas informações disponíveis até o momento da geração deste documento.',
-                  align='C')
+    pdf.cell(0, 10, 'Este relatório é uma análise automática e deve ser validado junto à secretaria da escola.',
+             0, new_x=XPos.LMARGIN, new_y=YPos.NEXT, align='C')
     
     # Salvar PDF
     temp_pdf = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix='.pdf')