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@@ -41,10 +41,8 @@ def renderizar_dataframe(df):
         df_html = df.to_html(classes='table table-striped', 
                             table_id='planilha', 
                             escape=False)  # Não escapar caracteres especiais
-
         # Use uma div com estilo CSS para permitir a rolagem horizontal
         tabela_com_rolagem = f'<div style="overflow-x:auto;">{df_html}</div>'
-
         # Retorna a tabela com rolagem como HTML
         return tabela_com_rolagem
     except Exception as e:
@@ -86,7 +84,8 @@ def plotar_mapa_com_dois_dataframes(df1, df2):
         #-----------------#
 
 # Função de avaliação do imóvel
-def avaliacao_imovel(planilha, num_linhas_desejadas=10, caract_avaliando='Defina o item 1 de Fundamentação', ident_dados='Defina o item 1 de Fundamentação'):
+def avaliacao_imovel(planilha, num_linhas_desejadas=10, finalidade='Defina o tipo de imovel',
+                     caract_avaliando='Defina o item 1 de Fundamentação', ident_dados='Defina o item 3 de Fundamentação'):
     # Lendo a aba 'avaliando' da planilha
     df_avaliando = pd.read_excel(planilha.name, 'avaliando')
     
@@ -323,13 +322,16 @@ def avaliacao_imovel(planilha, num_linhas_desejadas=10, caract_avaliando='Defina
     df_exc = df_exc[['Coeficiente extra']]
     df_exc['fex'] = round(df_avaliando['Coeficiente extra'][0] / df_exc['Coeficiente extra'], 2)
     df_exc = df_exc[['fex']]
-
+        
         #-----------------#
 
         # 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_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)
+    if finalidade == "Tipologias com árrea construída":
+        result['Vunit'] = round((result['Valor_desc']/result['Área Construída']), 2)
+    else:
+        result['Vunit'] = round((result['Valor_desc']/result['Área Terreno']), 2)
     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','fsp', 'fic',
@@ -691,6 +693,7 @@ interface = gr.Interface(
     inputs=[
         gr.components.File(label="Upload planilha", type="file"),
         gr.inputs.Number(label="Número de linhas desejadas", default=10),
+        gr.inputs.Dropdown(label="Tipo de imóvel", choices=["Terrenos e glebas","Tipologias com árrea construída"],default="Defina o tipo de imovel"), 
         gr.inputs.Dropdown(label="Caracterização do avaliando - Grau de Fundamentação", choices=["Completa quanto a todos os fatores analisados",
                                                                          "Completa quanto aos fatores utilizados no tratamento",
                                                                          "Adoção de situação paradigma"], 
@@ -713,7 +716,7 @@ interface = gr.Interface(
     live=True,
     capture_session=True,
     theme=gr.themes.Soft(),
-    title="avalia.FACTOR",
+    title="avaliaFACTOR",
     description="Aplicativo MCDDM com tratamento por fatores  /  Faça o upload de uma planilha XLS ou XLSX com os dados / Para um exemplo de estrutura de planilha, você pode baixar <a href='https://huggingface.co/spaces/DavidSB/avaliaFACTOR/resolve/main/dados_entrada_factor.xlsx' download='dados_entrada_factor.xlsx'>aqui</a>.")
 
 # Executar o aplicativo Gradio