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@@ -164,7 +164,6 @@ def avaliacao_imovel(planilha, v_d, scv_d,
164
  if i < len(df_filtrado.columns):
165
  X[col] = df_filtrado.iloc[:, i]
166
 
167
-
168
  #---------------------------Gráficos de dispersão--------------------------#
169
 
170
  fig_v1 = None
@@ -330,8 +329,7 @@ def avaliacao_imovel(planilha, v_d, scv_d,
330
  pass # Nenhuma transformação é necessária
331
 
332
  df_correl['Diferença %'] = round(((df_correl['Valores Ajustados']/df_correl['Preços Observados'])-1)*100, 8)
333
-
334
-
335
  #----------------------------------Avaliação--------------------------------#
336
 
337
  try:
@@ -352,7 +350,6 @@ def avaliacao_imovel(planilha, v_d, scv_d,
352
  aplicar_operacao(df_aval, scv_9, 10)
353
  aplicar_operacao(df_aval, scv_10, 11)
354
 
355
-
356
  X_aval = pd.DataFrame()
357
 
358
  # Iterar sobre as colunas do DataFrame df_filtrado
@@ -536,10 +533,8 @@ def avaliacao_imovel(planilha, v_d, scv_d,
536
  df_aval_original,
537
  'planilha_aval.xlsx',
538
  #X_aval,
539
- #X,
540
-
541
  )
542
-
543
  #--------------------------------------Interface---------------------------------#
544
 
545
  numeros = [str(i) for i in range(0, 501)]
@@ -552,14 +547,9 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Default(primary_hue="yellow", secondary_hue="yell
552
  <b><span style='color: grey; font-size: 48px;'>.se</span></b>
553
  </p>
554
  <p style="text-align: left;"><b><span style='color: grey; font-size: 30px;'>Regressão Linear</span></b></p>
555
- <p style="text-align: left;"></span>Aplicativo MCDDM com tratamento científico / Para ver a documentação, você pode baixar <a href='https://huggingface.co/spaces/DavidSB/avaliaFACTOR/resolve/main/dados_entrada_factor.xlsx' download='dados_entrada_factor.xlsx'>aqui</a><br><br></p>
556
  """)
557
 
558
- #<span style='color: grey; font-size: 48px;'>avalia.se</span></b>
559
-
560
-
561
-
562
-
563
  with gr.Row():
564
  with gr.Column():
565
  with gr.Row():
 
164
  if i < len(df_filtrado.columns):
165
  X[col] = df_filtrado.iloc[:, i]
166
 
 
167
  #---------------------------Gráficos de dispersão--------------------------#
168
 
169
  fig_v1 = None
 
329
  pass # Nenhuma transformação é necessária
330
 
331
  df_correl['Diferença %'] = round(((df_correl['Valores Ajustados']/df_correl['Preços Observados'])-1)*100, 8)
332
+
 
333
  #----------------------------------Avaliação--------------------------------#
334
 
335
  try:
 
350
  aplicar_operacao(df_aval, scv_9, 10)
351
  aplicar_operacao(df_aval, scv_10, 11)
352
 
 
353
  X_aval = pd.DataFrame()
354
 
355
  # Iterar sobre as colunas do DataFrame df_filtrado
 
533
  df_aval_original,
534
  'planilha_aval.xlsx',
535
  #X_aval,
536
+ #X,
 
537
  )
 
538
  #--------------------------------------Interface---------------------------------#
539
 
540
  numeros = [str(i) for i in range(0, 501)]
 
547
  <b><span style='color: grey; font-size: 48px;'>.se</span></b>
548
  </p>
549
  <p style="text-align: left;"><b><span style='color: grey; font-size: 30px;'>Regressão Linear</span></b></p>
550
+ <p style="text-align: left;"></span>Aplicativo MCDDM com tratamento científico / Para ver a documentação, você pode baixar <a href='https://huggingface.co/spaces/DavidSB/RL/resolve/main/sample_data.xlsx' download='sample_data.xlsx'>aqui</a><br><br></p>
551
  """)
552
 
 
 
 
 
 
553
  with gr.Row():
554
  with gr.Column():
555
  with gr.Row():