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@@ -133,26 +133,29 @@ def avaliacao_imovel(planilha, num_linhas_desejadas=10, finalidade='Defina o tip
     # fator profundidade (fpe)
     # Defina a função coeficiente_profundidade antes de criar os DataFrames
     def coeficiente_profundidade(row):
-        A = row['Área Terreno']
-        t = row['Testada']
-
-        pe = round(A/t, 2)
-        hipotese_1 = A > 5000 and pe > 90
-        hipotese_2 = A <= 5000 or (A > 5000 and pe <= 90)
-
-        if hipotese_1:
-            coef_pe = round(4.8 * (t ** 0.2) * (A ** -0.4), 3)
-        else:
-            if pe < 20:
-                coef_pe = round((pe/20) ** 0.5, 3)
-            elif 20 <= pe < 33:
+            A = row['Área Terreno']
+            t = row['Testada']
+    
+            pe = round(A/t, 2)
+            hipotese_1 = A > 5000 and pe > 90
+            hipotese_2 = A <= 5000 or (A > 5000 and pe <= 90)
+    
+            if finalidade == "Tipologias com área construída":
                 coef_pe = 1
-            elif 33 <= pe < 90:
-                coef_pe = round((33/pe) ** 0.5, 3)
             else:
-                coef_pe = 0.6
-
-        return coef_pe
+                if hipotese_1:
+                    coef_pe = round(4.8 * (t ** 0.2) * (A ** -0.4), 3)
+                else:
+                    if pe < 20:
+                        coef_pe = round((pe/20) ** 0.5, 3)
+                    elif 20 <= pe < 33:
+                        coef_pe = 1
+                    elif 33 <= pe < 90:
+                        coef_pe = round((33/pe) ** 0.5, 3)
+                    else:
+                        coef_pe = 0.6
+    
+            return coef_pe
 
     # Crie os DataFrames df_profundidade e df_profundidade_aval
     df_profundidade = df_dados[['Área Terreno','Testada']].copy()