Upload 2 files

app.py

@@ -497,7 +497,7 @@ def ajustar_modelo_callback(df, coluna_y, colunas_x, transformacao_y, outliers_a
             None, None, None, None, None,  # gráficos
             None,  # tabela_metricas
             None,  # estado_metricas
-            f"Outliers anteriores: {len(outliers_anteriores) if outliers_anteriores else 0} | Novos: 0 | Total após iteração: {len(outliers_anteriores) if outliers_anteriores else 0}",  # txt_resumo_outliers
+            f"Outliers anteriores: {len(outliers_anteriores) if outliers_anteriores else 0} | Excluir: 0 | Reincluir: 0 | Total após iteração: {len(outliers_anteriores) if outliers_anteriores else 0}",  # txt_resumo_outliers
             *secoes_ocultas,  # seções 10-14 ocultas
             *filtro_var_updates  # atualiza dropdowns de filtro
         )
@@ -521,7 +521,7 @@ def ajustar_modelo_callback(df, coluna_y, colunas_x, transformacao_y, outliers_a
             None, None, None, None, None,  # gráficos
             None,  # tabela_metricas
             None,  # estado_metricas
-            f"Outliers anteriores: {len(outliers_anteriores) if outliers_anteriores else 0} | Novos: 0 | Total: {len(outliers_anteriores) if outliers_anteriores else 0}",
+            f"Outliers anteriores: {len(outliers_anteriores) if outliers_anteriores else 0} | Excluir: 0 | Reincluir: 0 | Total: {len(outliers_anteriores) if outliers_anteriores else 0}",
             *secoes_ocultas,  # seções 10-14 ocultas
             *filtro_var_updates  # atualiza dropdowns de filtro
         )
@@ -562,7 +562,7 @@ def ajustar_modelo_callback(df, coluna_y, colunas_x, transformacao_y, outliers_a
 
     # Resumo de outliers
     n_anteriores = len(outliers_anteriores) if outliers_anteriores else 0
-    resumo = f"Outliers anteriores: {n_anteriores} | Novos: 0 | Total após iteração: {n_anteriores}"
+    resumo = f"Outliers anteriores: {n_anteriores} | Excluir: 0 | Reincluir: 0 | Total após iteração: {n_anteriores}"
 
     # Updates para seções 10-15 visíveis com timestamp nos headers
     secoes_visiveis = (
@@ -963,7 +963,8 @@ def _valores_reset_secoes_4_a_15():
         gr.update(value=criar_header_secao(14, "Exclusão de Outliers")),  # header_secao_14
         gr.update(visible=False),  # accordion_secao_14
         "",  # outliers_texto
-        "Outliers anteriores: 0 | Novos: 0 | Total após iteração: 0",  # txt_resumo_outliers
+        "",  # reincluir_texto
+        "Outliers anteriores: 0 | Excluir: 0 | Reincluir: 0 | Total após iteração: 0",  # txt_resumo_outliers
         # Section 15 (exportar)
         gr.update(value=criar_header_secao(15, "Exportar Modelo")),  # header_secao_15
         gr.update(visible=False),  # accordion_secao_15
@@ -1023,9 +1024,9 @@ def atualizar_estatisticas_auto(df_filtrado, coluna_y, colunas_x):
     return estatisticas.round(4), timestamp
 
 
-def reiniciar_iteracao_callback(df_original, outliers_anteriores, outliers_texto, iteracao_atual, coluna_y, colunas_x):
+def reiniciar_iteracao_callback(df_original, outliers_anteriores, outliers_texto, reincluir_texto, iteracao_atual, coluna_y, colunas_x):
     """
-    Combina outliers anteriores com novos, atualiza estado e reinicia análise.
+    Combina outliers anteriores com novos (excluindo reincluídos), atualiza estado e reinicia análise.
     Recalcula todas as seções (2 em diante) considerando a ausência dos outliers.
     """
     # Parse dos novos outliers
@@ -1036,8 +1037,17 @@ def reiniciar_iteracao_callback(df_original, outliers_anteriores, outliers_texto
         except:
             pass
 
-    # Combina listas (sem duplicatas)
-    outliers_combinados = list(set((outliers_anteriores or []) + novos_outliers))
+    # Parse dos índices a reincluir
+    reincluir = []
+    if reincluir_texto and reincluir_texto.strip():
+        try:
+            reincluir = [int(x.strip()) for x in reincluir_texto.split(",") if x.strip()]
+        except:
+            pass
+
+    # Remove reincluídos dos anteriores, depois combina com novos (sem duplicatas)
+    anteriores_atualizados = [i for i in (outliers_anteriores or []) if i not in reincluir]
+    outliers_combinados = list(set(anteriores_atualizados + novos_outliers))
     outliers_combinados.sort()
 
     # Incrementa iteração
@@ -1108,10 +1118,11 @@ def reiniciar_iteracao_callback(df_original, outliers_anteriores, outliers_texto
         txt_lista,                # txt_lista_outliers_anteriores
         gr.update(visible=accordion_visivel),  # accordion_outliers_anteriores
         "",                       # outliers_texto (limpo)
+        "",                       # reincluir_texto (limpo)
         None,                     # tabela_metricas (limpa)
         None,                     # estado_metricas (limpo)
         gr.update(value=criar_header_secao(13, "Analisar Outliers")),  # header_secao_13
-        f"Outliers anteriores: {len(outliers_combinados)} | Novos: 0 | Total após iteração: {len(outliers_combinados)}",  # txt_resumo_outliers
+        f"Outliers anteriores: {len(outliers_combinados)} | Excluir: 0 | Reincluir: 0 | Total após iteração: {len(outliers_combinados)}",  # txt_resumo_outliers
         mapa_html,                # mapa_html atualizado
         # Novos outputs para seções 2, 6, 7, 8
         header_2_update,          # header_secao_2
@@ -1126,81 +1137,31 @@ def reiniciar_iteracao_callback(df_original, outliers_anteriores, outliers_texto
     )
 
 
-def limpar_historico_callback(df_original, coluna_y, colunas_x):
+def limpar_historico_callback(df_original):
     """
     Limpa o histórico de outliers e reinicia do zero.
-    Recalcula todas as seções (2 em diante) com dados originais.
+    Reseta tudo como se o arquivo tivesse acabado de ser carregado.
     """
-    # Recalcula estatísticas com dados originais (seção 5)
-    estatisticas, timestamp = atualizar_estatisticas_auto(df_original, coluna_y, colunas_x)
-
-    # Recalcula micronumerosidade (seção 6)
-    try:
-        resultado_micro = testar_micronumerosidade(df_original, list(colunas_x))
-        html_micro = formatar_micronumerosidade_html(resultado_micro)
-    except Exception as e:
-        html_micro = f"<p style='color: red;'>Erro ao calcular micronumerosidade: {e}</p>"
-
-    # Recalcula gráficos de dispersão originais (seção 7)
-    try:
-        X = df_original[list(colunas_x)]
-        y = df_original[coluna_y]
-        fig_dispersao = criar_graficos_dispersao(X, y)
-    except Exception as e:
-        fig_dispersao = None
-
-    # Recalcula busca de transformações (seção 8)
-    try:
-        busca_html_result, resultados_busca, _, *btn_updates = buscar_transformacoes_callback(
-            df_original, coluna_y, colunas_x
-        )
-    except Exception as e:
-        busca_html_result = f"<p style='color: red;'>Erro na busca: {e}</p>"
-        resultados_busca = []
-        btn_updates = [gr.update(visible=False) for _ in range(5)]
-
-    # Mapa com dados originais
-    mapa_html = criar_mapa(df_original)
-
-    # Header updates com timestamp
-    header_2_update = gr.update(value=criar_header_secao(2, "Visualizar Dados", timestamp))
-    header_5_update = gr.update(value=criar_header_secao(5, "Estatísticas das Variáveis Selecionadas", timestamp))
-    header_6_update = gr.update(value=criar_header_secao(6, "Teste de Micronumerosidade (NBR 14.653-2)", timestamp))
-    header_7_update = gr.update(value=criar_header_secao(7, "Gráficos de Dispersão das Variáveis Independentes", timestamp))
-    header_8_update = gr.update(value=criar_header_secao(8, "Transformações Sugeridas", timestamp))
+    mapa = criar_mapa(df_original)
 
     return (
         [],                       # estado_outliers_anteriores (vazio)
         1,                        # estado_iteracao (reinicia)
         df_original,              # estado_df_filtrado (dados originais)
         arredondar_df(df_original),     # tabela_dados
-        estatisticas,             # tabela_estatisticas
-        header_5_update,          # header_secao_5
+        gr.update(value=None),    # tabela_estatisticas (limpa)
+        mapa,                     # mapa_html
         "Iteração: 1",            # txt_iteracao_atual
         "0 outliers excluídos",   # txt_n_outliers_anteriores
         "",                       # txt_lista_outliers_anteriores
         gr.update(visible=False), # accordion_outliers_anteriores (esconde)
-        "",                       # outliers_texto (limpo)
-        None,                     # tabela_metricas (limpa)
-        None,                     # estado_metricas (limpo)
-        gr.update(value=criar_header_secao(13, "Analisar Outliers")),  # header_secao_13
-        "Outliers anteriores: 0 | Novos: 0 | Total após iteração: 0",  # txt_resumo_outliers
-        mapa_html,                # mapa_html
-        # Novos outputs para seções 2, 6, 7, 8
-        header_2_update,          # header_secao_2
-        html_micro,               # html_micronumerosidade
-        header_6_update,          # header_secao_6
-        fig_dispersao,            # plot_dispersao
-        header_7_update,          # header_secao_7
-        busca_html_result,        # busca_html
-        resultados_busca,         # estado_resultados_busca
-        header_8_update,          # header_secao_8
-        *btn_updates,             # botões adotar (5 botões)
+        gr.update(value=criar_header_secao(2, "Visualizar Dados")),  # header_secao_2
+        *_valores_reset_secoes_4_a_15(),  # reset completo seções 4-15
     )
 
 
-def atualizar_resumo_outliers(outliers_anteriores, outliers_texto):
-    """Atualiza o resumo de outliers quando o usuário edita o campo."""
+def atualizar_resumo_outliers(outliers_anteriores, outliers_texto, reincluir_texto):
+    """Atualiza o resumo de outliers quando o usuário edita os campos."""
     n_anteriores = len(outliers_anteriores) if outliers_anteriores else 0
 
     novos_outliers = []
@@ -1210,10 +1171,20 @@ def atualizar_resumo_outliers(outliers_anteriores, outliers_texto):
         except:
             pass
 
+    reincluir = []
+    if reincluir_texto and reincluir_texto.strip():
+        try:
+            reincluir = [int(x.strip()) for x in reincluir_texto.split(",") if x.strip()]
+        except:
+            pass
+
     n_novos = len(novos_outliers)
-    n_total = len(set((outliers_anteriores or []) + novos_outliers))
+    n_reincluir = len(reincluir)
+    # Calcula total: anteriores menos reincluídos, mais novos
+    anteriores_atualizados = [i for i in (outliers_anteriores or []) if i not in reincluir]
+    n_total = len(set(anteriores_atualizados + novos_outliers))
 
-    return f"Outliers anteriores: {n_anteriores} | Novos: {n_novos} | Total após iteração: {n_total}"
+    return f"Outliers anteriores: {n_anteriores} | Excluir: {n_novos} | Reincluir: {n_reincluir} | Total após iteração: {n_total}"
 
 
 def aplicar_selecao_callback(df, coluna_y, colunas_x, outliers_anteriores):
@@ -1815,17 +1786,22 @@ def criar_interface():
                         placeholder="Ex: 5, 12, 23",
                         scale=3
                     )
+                    reincluir_texto = gr.Textbox(
+                        label="Índices a Reincluir nesta Iteração",
+                        placeholder="Ex: 5, 12",
+                        scale=3
+                    )
 
                 with gr.Row():
                     txt_resumo_outliers = gr.Textbox(
                         label="Resumo",
-                        value="Outliers anteriores: 0 | Novos: 0 | Total após iteração: 0",
+                        value="Outliers anteriores: 0 | Excluir: 0 | Reincluir: 0 | Total após iteração: 0",
                         interactive=False
                     )
 
                 with gr.Row():
                     btn_reiniciar_iteracao = gr.Button(
-                        "Aplicar Exclusões e Reiniciar Iteração",
+                        "Aplicar Modificações e Reiniciar Iteração",
                         variant="primary",
                         scale=2
                     )
@@ -1904,7 +1880,7 @@ def criar_interface():
             header_secao_11, accordion_secao_11, diagnosticos_html, tabela_coef, tabela_obs_calc,
             header_secao_12, accordion_secao_12, plot_obs_calc, plot_residuos, plot_hist, plot_cook, plot_corr,
             header_secao_13, accordion_secao_13, tabela_metricas,
-            header_secao_14, accordion_secao_14, outliers_texto, txt_resumo_outliers,
+            header_secao_14, accordion_secao_14, outliers_texto, reincluir_texto, txt_resumo_outliers,
             header_secao_15, accordion_secao_15, nome_arquivo, status_exportar,
         ]
 
@@ -2030,17 +2006,23 @@ def criar_interface():
             outputs=[estado_n_filtros] + filtro_rows + filtro_vars + filtro_ops + filtro_vals + [outliers_texto]
         )
 
-        # Atualizar resumo de outliers quando usuário edita o campo
+        # Atualizar resumo de outliers quando usuário edita os campos
         outliers_texto.change(
             atualizar_resumo_outliers,
-            inputs=[estado_outliers_anteriores, outliers_texto],
+            inputs=[estado_outliers_anteriores, outliers_texto, reincluir_texto],
+            outputs=[txt_resumo_outliers]
+        )
+
+        reincluir_texto.change(
+            atualizar_resumo_outliers,
+            inputs=[estado_outliers_anteriores, outliers_texto, reincluir_texto],
             outputs=[txt_resumo_outliers]
         )
 
         # Aplicar filtro também atualiza o resumo
         btn_aplicar_filtro.click(
             atualizar_resumo_outliers,
-            inputs=[estado_outliers_anteriores, outliers_texto],
+            inputs=[estado_outliers_anteriores, outliers_texto, reincluir_texto],
             outputs=[txt_resumo_outliers]
         )
 
@@ -2136,7 +2118,7 @@ def criar_interface():
         btn_reiniciar_iteracao.click(
             reiniciar_iteracao_callback,
             inputs=[
-                estado_df, estado_outliers_anteriores, outliers_texto,
+                estado_df, estado_outliers_anteriores, outliers_texto, reincluir_texto,
                 estado_iteracao, dropdown_y, checkboxes_x
             ],
             outputs=[
@@ -2151,6 +2133,7 @@ def criar_interface():
                 txt_lista_outliers_anteriores,
                 accordion_outliers_anteriores,
                 outliers_texto,
+                reincluir_texto,
                 tabela_metricas,
                 estado_metricas,
                 header_secao_13,
@@ -2198,39 +2181,46 @@ def criar_interface():
                 header_secao_14, accordion_secao_14,
                 header_secao_15, accordion_secao_15,
             ] + filtro_vars
+        ).then(
+            fn=None,
+            inputs=None,
+            outputs=None,
+            js="() => { window.scrollTo({top: 0, behavior: 'smooth'}); }"
         )
 
         # Limpar histórico de outliers
         btn_limpar_historico.click(
             limpar_historico_callback,
-            inputs=[estado_df, dropdown_y, checkboxes_x],
+            inputs=[estado_df],
             outputs=[
                 estado_outliers_anteriores,
                 estado_iteracao,
                 estado_df_filtrado,
                 tabela_dados,
                 tabela_estatisticas,
-                header_secao_5,
+                mapa_html,
                 txt_iteracao_atual,
                 txt_n_outliers_anteriores,
                 txt_lista_outliers_anteriores,
                 accordion_outliers_anteriores,
-                outliers_texto,
-                tabela_metricas,
-                estado_metricas,
-                header_secao_13,
-                txt_resumo_outliers,
-                mapa_html,
-                # Novos outputs para seções 2, 6, 7, 8
                 header_secao_2,
-                html_micronumerosidade,
-                header_secao_6,
-                plot_dispersao,
-                header_secao_7,
-                busca_html,
-                estado_resultados_busca,
-                header_secao_8,
+                # Reset seções 4-15 (states)
+                estado_modelo, estado_metricas, estado_resultados_busca,
+                # Headers, accordions e conteúdo das seções 4-15
+                header_secao_4, accordion_secao_4,
+                header_secao_5, accordion_secao_5,
+                header_secao_6, accordion_secao_6, html_micronumerosidade,
+                header_secao_7, accordion_secao_7, plot_dispersao,
+                header_secao_8, accordion_secao_8, busca_html,
+                header_secao_9, accordion_secao_9, transformacao_y,
                 btn_adotar_1, btn_adotar_2, btn_adotar_3, btn_adotar_4, btn_adotar_5,
+            ] + transf_x_rows + transf_x_columns + transf_x_labels + transf_x_dropdowns + [
+                header_secao_10, accordion_secao_10, plot_dispersao_transf,
+                header_secao_11, accordion_secao_11, diagnosticos_html, tabela_coef, tabela_obs_calc,
+                header_secao_12, accordion_secao_12, plot_obs_calc, plot_residuos, plot_hist, plot_cook, plot_corr,
+                header_secao_13, accordion_secao_13, tabela_metricas,
+                header_secao_14, accordion_secao_14, outliers_texto, reincluir_texto, txt_resumo_outliers,
+                header_secao_15, accordion_secao_15, nome_arquivo, status_exportar,
             ]
         )
 

charts.py

@@ -474,13 +474,17 @@ def criar_mapa(df, lat_col="lat", lon_col="lon", cor_col=None, indice_destacado=
     folium.TileLayer(tiles="OpenStreetMap", name="OpenStreetMap", control=True).add_to(m)
     folium.TileLayer(tiles="CartoDB positron", name="Positron", control=True).add_to(m)
 
-    # Colormap se houver coluna de cor
+    # Se tamanho_col fornecido mas cor_col não, usa mesma variável para cor
+    if tamanho_col and not cor_col:
+        cor_col = tamanho_col
+
+    # Colormap se houver coluna de cor (verde → vermelho)
     colormap = None
     if cor_col and cor_col in df_mapa.columns:
         vmin = df_mapa[cor_col].min()
         vmax = df_mapa[cor_col].max()
         colormap = cm.LinearColormap(
-            colors=["#fff3e0", "#ffcc80", "#ff9800", "#ef6c00", "#e65100"],
+            colors=["#2ecc71", "#a8e06c", "#f1c40f", "#e67e22", "#e74c3c"],
             vmin=vmin,
             vmax=vmax,
             caption=cor_col
@@ -532,7 +536,7 @@ def criar_mapa(df, lat_col="lat", lon_col="lon", cor_col=None, indice_destacado=
             location=[row[lat_real], row[lon_real]],
             radius=raio,
             popup=folium.Popup(popup_html, max_width=300),
-            color='black' if idx == indice_destacado else COR_PRINCIPAL,
+            color='black',
             weight=peso,
             fill=True,
             fillColor=cor,