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@@ -29,7 +29,38 @@ def aplicar_operacao(df, scv, col_index):
         df.iloc[:, col_index] = round(1 / df.iloc[:, col_index], 8)
     elif scv == 'y²':
         df.iloc[:, col_index] = round(df.iloc[:, col_index] ** 2, 8)
-        
+
+def aplicar_operacao(df, scv, col_index, equacao_modelo):
+    if scv == 'x':
+        nome_coluna = df.columns[col_index]
+        if nome_coluna == 'const':
+            equacao_modelo += f" {coeficiente:.8f} +"
+        else:
+            # Adicionar o termo à equação do modelo
+            equacao_modelo += f" {coeficiente:.8f} * {nome_coluna} +"
+    elif scv == 'lnx':
+        nome_coluna = df.columns[col_index]
+        if nome_coluna == 'const':
+            equacao_modelo += f" {coeficiente:.8f} +"
+        else:
+            # Adicionar o termo à equação do modelo
+            equacao_modelo += f" {coeficiente:.8f} * ln({nome_coluna}) +"
+    elif scv == '1/x':
+        nome_coluna = df.columns[col_index]
+        if nome_coluna == 'const':
+            equacao_modelo += f" {coeficiente:.8f} +"
+        else:
+            # Adicionar o termo à equação do modelo
+            equacao_modelo += f" {coeficiente:.8f} * 1/({nome_coluna}) +"
+    elif scv == 'x²':
+        nome_coluna = df.columns[col_index]
+        if nome_coluna == 'const':
+            equacao_modelo += f" {coeficiente:.8f} +"
+        else:
+            # Adicionar o termo à equação do modelo
+            equacao_modelo += f" {coeficiente:.8f} * ({nome_coluna})^2 +"
+    return equacao_modelo
+
 # função para plotagem dos gráficos de dispersão:        
 def criar_grafico_dispersao(df, x_column, y_column, hover_name, trendline_color):
     # Calculando a correlação entre as variáveis x e y
@@ -190,15 +221,23 @@ def avaliacao_imovel(planilha, v_1, v_2, v_3, v_4, v_5, v_6, v_7, scv_d, scv_1,
         equacao_modelo = "1/y ="
     elif scv_d == 'y²':
         equacao_modelo = "y² ="
-
-    # Iterar sobre os coeficientes estimados
-    for nome_coluna, coeficiente in zip(X.columns, coeficientes):
+    
+    aplicar_operacao(X, scv_1, col_index, equacao_modelo):    
+    aplicar_operacao(X, scv_2, col_index, equacao_modelo):        
+    aplicar_operacao(X, scv_3, col_index, equacao_modelo):       
+    aplicar_operacao(X, scv_4, col_index, equacao_modelo): 
+    aplicar_operacao(X, scv_5, col_index, equacao_modelo): 
+    aplicar_operacao(X, scv_6, col_index, equacao_modelo):    
+    aplicar_operacao(X, scv_7, col_index, equacao_modelo):    
+    
+        # Iterar sobre os coeficientes estimados
+    #for nome_coluna, coeficiente in zip(X.columns, coeficientes):
         # Se o nome da coluna for 'const', adicione apenas o coeficiente
-        if nome_coluna == 'const':
-            equacao_modelo += f" {coeficiente:.8f} +"
-        else:
+        #if nome_coluna == 'const':
+            #equacao_modelo += f" {coeficiente:.8f} +"
+        #else:
             # Adicionar o termo à equação do modelo
-            equacao_modelo += f" {coeficiente:.8f} * {nome_coluna} +"
+            #equacao_modelo += f" {coeficiente:.8f} * {nome_coluna} +"
 
     # Remover o último sinal de adição
     equacao_modelo = equacao_modelo[:-1]