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src/streamlit_app.py CHANGED
@@ -90,7 +90,7 @@ def carregar_dados():
90
  df_2024_numeric = df_2024.drop(columns='Mes')
91
  dados_anuais = {'Ano': [2022, 2023, 2024], 'Papel_Papelao': [18780, 58718, df_2024_numeric['Papel_Papelao'].sum()], 'Plastico': [5340, 1041, df_2024_numeric['Plastico'].sum()], 'Metal': [1300, 1737, df_2024_numeric['Metal'].sum()], 'Vidro': [0, 725, df_2024_numeric['Vidro'].sum()]}
92
  df_anuais = pd.DataFrame(dados_anuais).set_index('Ano')
93
- precos_iniciais = {'Papel_Papelao': 0.30, 'Plastico': 1.80, 'Metal': 2.00, 'Vidro': 0.80}
94
  custos_mensais_iniciais = {"Locacao_Maquina": 4400, "Coleta_Destinacao": 1400, "Mao_de_Obra": 2500, "Outros": 500}
95
  return df_2024, df_anuais, precos_iniciais, df_2024_numeric, custos_mensais_iniciais
96
 
@@ -115,6 +115,7 @@ with st.sidebar.expander("⚙️ Premissas Financeiras do Projeto", expanded=Tru
115
  st.info(f"Custo Anual Calculado: **{formatar_brl(custos_operacionais_anuais)}**")
116
  horizonte_projeto = st.slider("Horizonte do Projeto (anos)", 3, 20, 10)
117
  taxa_desconto = st.slider("Taxa de Desconto (TMA) (%)", 5.0, 25.0, 12.0, 0.5) / 100
 
118
  taxa_reinvestimento = st.slider("Taxa de Reinvestimento (MTIR) (%)", 2.0, 18.0, 10.0, 0.5) / 100
119
 
120
  with st.sidebar.expander("📈 Preços e Cenários de Simulação", expanded=False):
@@ -142,7 +143,7 @@ if pagina_selecionada == "🔎 Análise Exploratória (EDA)":
142
  st.plotly_chart(fig_evol_coleta, use_container_width=True)
143
  st.warning("**Observação:** Note a queda acentuada na coleta de Plástico e Metal em 2023 em comparação com 2022 nos dados fornecidos. É crucial investigar se isso reflete a realidade operacional ou uma anomalia nos dados antes de prosseguir com projeções críticas.")
144
 
145
-
146
  col1, col2 = st.columns(2)
147
  with col1:
148
  st.subheader("Coleta Mensal por Material (2024)")
 
90
  df_2024_numeric = df_2024.drop(columns='Mes')
91
  dados_anuais = {'Ano': [2022, 2023, 2024], 'Papel_Papelao': [18780, 58718, df_2024_numeric['Papel_Papelao'].sum()], 'Plastico': [5340, 1041, df_2024_numeric['Plastico'].sum()], 'Metal': [1300, 1737, df_2024_numeric['Metal'].sum()], 'Vidro': [0, 725, df_2024_numeric['Vidro'].sum()]}
92
  df_anuais = pd.DataFrame(dados_anuais).set_index('Ano')
93
+ precos_iniciais = {'Papel_Papelao': 0.40, 'Plastico': 1.80, 'Metal': 2.20, 'Vidro': 0.80}
94
  custos_mensais_iniciais = {"Locacao_Maquina": 4400, "Coleta_Destinacao": 1400, "Mao_de_Obra": 2500, "Outros": 500}
95
  return df_2024, df_anuais, precos_iniciais, df_2024_numeric, custos_mensais_iniciais
96
 
 
115
  st.info(f"Custo Anual Calculado: **{formatar_brl(custos_operacionais_anuais)}**")
116
  horizonte_projeto = st.slider("Horizonte do Projeto (anos)", 3, 20, 10)
117
  taxa_desconto = st.slider("Taxa de Desconto (TMA) (%)", 5.0, 25.0, 12.0, 0.5) / 100
118
+ taxa_crescimento = st.slider("Crescimento Anual (Receitas/Custos) (%)", 0.0, 10.0, 3.0, 0.5) / 100
119
  taxa_reinvestimento = st.slider("Taxa de Reinvestimento (MTIR) (%)", 2.0, 18.0, 10.0, 0.5) / 100
120
 
121
  with st.sidebar.expander("📈 Preços e Cenários de Simulação", expanded=False):
 
143
  st.plotly_chart(fig_evol_coleta, use_container_width=True)
144
  st.warning("**Observação:** Note a queda acentuada na coleta de Plástico e Metal em 2023 em comparação com 2022 nos dados fornecidos. É crucial investigar se isso reflete a realidade operacional ou uma anomalia nos dados antes de prosseguir com projeções críticas.")
145
 
146
+ # CORREÇÃO: Este bloco de colunas agora está DENTRO da condição da página EDA
147
  col1, col2 = st.columns(2)
148
  with col1:
149
  st.subheader("Coleta Mensal por Material (2024)")