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@@ -197,6 +197,34 @@ def avaliacao_imovel(planilha, num_linhas_desejadas=10, caract_avaliando='Defina
     df_topografia = df_topografia[['ftp']] 
     
         #-----------------#
+    
+    # fator superfície (fsp)
+    # dicionário topografia
+    dict_sup = {
+        'plana' : 1.1,
+        'ondulada': 1.00,
+        'montanhosa/acidentada': 0.80,
+        'não se aplica' : 1.00,
+    } 
+
+    # cria dataframe apenas com as colunas necessárias a partir do dataframe dos dados
+    df_superficie = df_dados.copy()
+    df_superficie = df_superficie[['Superfície']]
+
+    # cria dataframe apenas com as colunas necessárias a partir do dataframe do avaliando
+    df_superficie_aval = df_avaliando.copy()
+    df_superficie_aval = df_superficie_aval[['Superfície']]
+
+    # Função para mapear os valores de Topografia para cod_topo usando o dicionário
+    def mapear_cod_sup(superficie):
+        return dict_sup.get(superficie, 0)  # 0 como valor padrão caso a superficie não esteja no dicionário
+    # Aplicando a função para criar a coluna cod_topo em df_dados e df_avaliando
+    df_superficie['coef_sp'] = df_superficie['Superfície'].apply(mapear_cod_sup)
+    df_superficie_aval['coef_sp'] = df_superficie_aval['Superfície'].apply(mapear_cod_sup)
+    df_superficie['fsp'] = round(df_superficie_aval['coef_sp'][0]/df_superficie['coef_sp'],2)
+    df_superficie = df_superficie[['fsp']]
+    
+        #-----------------#
 
     # fator idade aparente e conservação (fic)
     # dicionário padrão construtivo
@@ -299,22 +327,24 @@ def avaliacao_imovel(planilha, num_linhas_desejadas=10, caract_avaliando='Defina
         #-----------------#
 
         # concatemando o dataframe principal com as dataframes dos fatores
-    result = pd.concat([df_dados, df_transp, df_area_const, df_area_terreno, df_profundidade, df_topografia, df_idade_cons, df_padrao, df_vaga, df_exc], axis=1)
+    result = pd.concat([df_dados, df_transp, df_area_const, df_area_terreno, df_profundidade, df_topografia, df_superficie, df_idade_cons, df_padrao, df_vaga, df_exc], axis=1)
     result['Valor_desc'] = round(result['Valor']*(result['fof']), 2)
     result['Vunit'] = round((result['Valor_desc']/result['Área Construída']), 2)
-    result = result[['lat','lon','Atratividade local', 'Área Construída', 'Área Terreno', 'Testada', 'Topografia',
+    result = result[['lat','lon','Atratividade local', 'Área Construída', 'Área Terreno', 'Testada', 'Topografia', 'Superfície',
            'Idade aparente e conservação', 'Padrão construtivo', 'Vagas',
-           'Coeficiente extra', 'Valor', 'fof','Valor_desc', 'Vunit','fal', 'fac', 'fat','fpe', 'ftp', 'fic',
+           'Coeficiente extra', 'Valor', 'fof','Valor_desc', 'Vunit','fal', 'fac', 'fat','fpe', 'ftp','fsp', 'fic',
            'fpd', 'fvg', 'fex']]
     result['Vunit_hom'] = round(result['Vunit'] * result['fal'] * \
                                                     result['fac'] * \
                                                     result['fat'] * \
                                                     result['fpe'] * \
                                                     result['ftp'] * \
+                                                    result['fsp'] * \
                                                     result['fic'] * \
                                                     result['fpd'] * \
                                                     result['fvg'] * \
                                                     result['fex'], 2)
+    
          #-----------------#
     
     # RESULTADOS ESTATÍSTICOS INICIAIS 
@@ -377,8 +407,8 @@ def avaliacao_imovel(planilha, num_linhas_desejadas=10, caract_avaliando='Defina
         item_3 = 1
 
     # item_4 - Graus de Fundamentação (	Intervalo admissível de ajuste para o conjunto de fatores)
-    max = result.iloc[:, 15:23].max().max()
-    min = result.iloc[:, 15:23].min().min()
+    max = result.iloc[:, 16:26].max().max()
+    min = result.iloc[:, 16:26].min().min()
     if num >= 5:
         if min >= 0.8 and max <= 1.2:
             item_4 = 3