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@@ -157,12 +157,34 @@ def _plot_pr(y_true: np.ndarray, y_proba: np.ndarray) -> plt.Figure:
     return fig
 
 def _plot_missing(df: pd.DataFrame, o2a: Dict[str, str]) -> plt.Figure:
-    miss = df.isna().mean().sort_values(ascending=False)
+    # porcentual de faltantes por coluna
+    miss = df.isna().mean().reindex(df.columns)  # garante ordem original
+    miss_pct = (miss * 100).fillna(0)
+
+    # Caso especial: tudo 0% -> mostra mensagem amigável
+    if (miss_pct <= 0).all():
+        fig = plt.figure(figsize=(6, 3.5))
+        plt.axis("off")
+        plt.text(
+            0.5, 0.5,
+            "Sem valores faltantes (0%)",
+            ha="center", va="center", fontsize=12, fontweight="bold"
+        )
+        plt.title("Faltantes por coluna")
+        return fig
+
+    # Plot normal
     fig = plt.figure(figsize=(6, 3.5))
-    plt.bar([_alias_of(c, o2a) for c in miss.index], miss.values * 100)
+    labels = [_alias_of(c, o2a) for c in miss_pct.index]
+    plt.bar(labels, miss_pct.values)
     plt.ylabel("% faltantes")
     plt.xticks(rotation=45, ha="right")
     plt.title("Faltantes por coluna")
+
+    # Deixa um topo mínimo pra barras muito baixas aparecerem
+    ymax = float(miss_pct.max())
+    plt.ylim(0, max(1.0, ymax * 1.15))  # pelo menos 1%
+
     plt.tight_layout()
     return fig