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@@ -72,26 +72,26 @@ def plotar_mapa_com_dois_dataframes(df1, df2):
 
         #-----------------#
     
-def scatter_plot_with_percent_labels(data):
+    
+def grafico_barras(data):
     # Calcular a média da coluna 'Vunit_hom'
     media = data['Vunit_hom'].mean()
     
     # Calcular o percentual de distância à média para cada ponto
-    data['Percentual_Distancia'] = ((data['Vunit_hom'] - media) / media) * 100
+    data['Percentual_Distancia'] = round(((data['Vunit_hom'] - media) / media) * 100, 1)
     
     # Criar o gráfico de dispersão em relação à média com rótulos
     plt.figure(figsize=(8, 8))  # Define o tamanho da figura (opcional)
-    scatter = plt.scatter(range(len(data)), data['Vunit_hom'], marker='o', s=50, c='black', label='Vunit_hom')
-    plt.axhline(y=media, color='red', linestyle='--', label='Média')
-
+    plt.bar(data['ordem'], data['Percentual_Distancia'], color = 'gray')
+    
     # Adicionar rótulos com percentual de distância à média
-    for i, (x, y, pct) in enumerate(zip(range(len(data)), data['Vunit_hom'], data['Percentual_Distancia'])):
-        plt.annotate(f'{pct:.2f}%', (x, y), textcoords="offset points", xytext=(0, 10), ha='center')
+    for i, Percentual_Distancia in enumerate(data['Percentual_Distancia']):
+        plt.text(data['ordem'][i], Percentual_Distancia, f'{Percentual_Distancia}%', ha='center', va='bottom', fontsize = 12)
 
     # Configurações de gráfico
-    plt.title('Gráfico de Dispersão em Relação à Média de Vunit_hom com Rótulos de Percentual')
-    plt.xlabel('Índice dos Dados')
-    plt.ylabel('Vunit_hom')
+    plt.title('Distância percentual dos dados homogeneizados à média saneada')
+    plt.xlabel('Ordem dos dados')
+    plt.ylabel('% de distância à média')
     plt.legend()
 
     # Salvar o gráfico como uma imagem (por exemplo, em formato PNG)
@@ -498,8 +498,10 @@ def avaliacao_imovel(planilha, num_linhas_desejadas=3, finalidade='Defina o tipo
         result['Vunit'] = round((result['Valor_desc']/result['Área Construída']), 2)
     else:
         result['Vunit'] = round((result['Valor_desc']/result['Área Terreno']), 2)
+        
+    result['ordem'] = range(1, len(result)+1)
 
-    result = result[['lat','lon','Endereço','Atratividade local', 'Área Construída', 'Área Terreno', 'Testada', 'Topografia', 
+    result = result[['ordem', 'lat','lon','Endereço','Atratividade local', 'Área Construída', 'Área Terreno', 'Testada', 'Topografia', 
                      'Relevo','Superfície','Aproveitamento','Acessibilidade', 'Idade aparente e conservação', 'Padrão construtivo', 'Vagas',
                      'Coeficiente extra', 'Valor', 'fof','Valor_desc', 'Vunit','fal', 'fac', 'fat','fpe', 'ftp','frv','fsp',
                      'fap','fav', 'fic','fpd', 'fvg', 'fex']]
@@ -612,8 +614,8 @@ def avaliacao_imovel(planilha, num_linhas_desejadas=3, finalidade='Defina o tipo
         item_3 = 1
 
     # item_4 - Graus de Fundamentação (	Intervalo admissível de ajuste para o conjunto de fatores)
-    max = result.iloc[:, 20:33].max().max()
-    min = result.iloc[:, 20:33].min().min()
+    max = result.iloc[:, 21:34].max().max()
+    min = result.iloc[:, 21:34].min().min()
     if num >= 5:
         if min >= 0.8 and max <= 1.2:
             item_4 = 3
@@ -890,7 +892,9 @@ def avaliacao_imovel(planilha, num_linhas_desejadas=3, finalidade='Defina o tipo
         #-----------------#
         
         # para gerar um gráfico de dispersão na interface
-        scatter_plot_with_percent_labels(df_grafico)
+        #scatter_plot_with_percent_labels(df_grafico)
+        grafico_barras(df_grafico)
+        
         
         #-----------------#
     
@@ -932,7 +936,7 @@ interface = gr.Interface(
         gr.components.Textbox(label="Intervalo de confiança de 80%"),
         gr.components.Textbox(label="Valores Calculados"),
         gr.Plot(label="Geolocalização da amostra"),
-        gr.Image(label="Gráfico de dipersão"),
+        gr.Image(label="Gráfico"),
     
     ],
     live=False,