Update src/streamlit_app.py

src/streamlit_app.py

@@ -36,6 +36,9 @@ st.set_page_config(
 st.title("Churn – Regressão Logística (PPCA/UnB)")
 st.caption("Item (a) – Modelagem da Retenção de Clientes e interpretação de coeficientes/odds ratio.")
 
+# Botão para limpar cache do loader e revarrer o repositório
+st.sidebar.button("🔄 Reescanear CSV", on_click=lambda: st.cache_data.clear())
+
 # -----------------------------
 # Data loader (cache) – robusto para HF Spaces
 # -----------------------------
@@ -51,6 +54,8 @@ def load_data():
     except Exception:
         pass
     roots += [Path.cwd(), Path("."), Path("/home/user/app")]
+    # ADIÇÃO: raízes comuns em Spaces
+    roots += [Path("/app"), Path("/app/src")]
 
     # Caminhos explícitos rápidos
     fast_candidates = [
@@ -83,8 +88,10 @@ def load_data():
 
     # 2) Busca recursiva case-insensitive pelo nome
     targets = []
+    seen_dirs = set()
     for root in roots:
-        if root.exists():
+        if root.exists() and str(root) not in seen_dirs:
+            seen_dirs.add(str(root))
             for p in root.rglob("*"):
                 try:
                     if p.is_file() and p.name.lower() == "churn_modelling.csv":
@@ -134,6 +141,7 @@ if df.empty:
             "com exatamente esse caminho e nome (case-sensitive)."
         )
 
+    # Alternativa 1: upload local (pode falhar em Spaces públicos com 403)
     st.info("**Alternativa:** faça upload do CSV abaixo para testar agora (não persiste no repositório).")
     up = st.file_uploader("Envie Churn_Modelling.csv", type=["csv"])
     if up is not None:
@@ -148,8 +156,29 @@ if df.empty:
                 up.seek(0)
                 df = pd.read_csv(up, sep="\t")
         data_info = "via upload do usuário"
+    # Alternativa 2: URL direta
+    st.info("**Alternativa 2 (URL):** informe um link direto (RAW) para o CSV (ex.: GitHub Raw ou Hugging Face Datasets) e clique em **Carregar via URL**.")
+    url_csv = st.text_input("URL direta do CSV (https://...)")
+    load_url = st.button("Carregar via URL")
+    if load_url and url_csv:
+        try:
+            df = pd.read_csv(url_csv)
+            data_info = f"via URL: {url_csv}"
+        except Exception:
+            try:
+                df = pd.read_csv(url_csv, sep=";")
+                data_info = f"via URL (sep=';'): {url_csv}"
+            except Exception:
+                try:
+                    df = pd.read_csv(url_csv, sep="\t")
+                    data_info = f"via URL (sep='\\t'): {url_csv}"
+                except Exception as e2:
+                    st.error(f"Falha ao carregar via URL: {e2}")
+                    st.stop()
     else:
-        st.stop()
+        # Se nem upload nem URL foram usados e df continua vazio, parar aqui
+        if df.empty:
+            st.stop()
 
 st.success(f"Dataset carregado de: `{data_info}`")