Update app.py

app.py

@@ -1,534 +1,534 @@
-"""_summary_
-LIMPEZA E VISUALIZAÇÃO DE CSV
-Returns:
-    DATAFRAMES
-"""
-
-import folium
-import geopandas as gpd
-import plotly.express as px
-import streamlit as st
-from branca.colormap import LinearColormap
-from groq import Groq
-from streamlit_extras.add_vertical_space import add_vertical_space
-from streamlit_extras.stylable_container import stylable_container
-from streamlit_folium import folium_static
-from streamlit_option_menu import option_menu
-
-from data_cleaning import criar_dataframe, iniciar, limpa_rci, separa_grupos
-
-st.set_page_config(
-    page_title="Dashboard UBS Flamengo",
-    page_icon="📊",
-    layout="wide",
-    initial_sidebar_state="expanded",
-)
-
-
-def processar_arquivo(file):
-    """
-    A function that processes the uploaded file by writing it to a temporary CSV file,
-    then performs various data cleaning operations on the CSV data to create and return dataframes.
-    Returns:
-    - dataframes: the processed dataframes generated from the uploaded file
-    """
-    with open("temp.csv", "wb") as f:
-        f.write(file.getbuffer())
-    csv_st = iniciar("temp.csv")
-    clean_txt = limpa_rci(csv_st)
-    grupos_encontrados = separa_grupos(clean_txt)
-    dfs = criar_dataframe(grupos_encontrados)
-
-    return dfs
-
-
-# Inicializar variáveis dos DataFrames como None
-DF_IDADE = None
-DF_GENERO = None
-DF_COR = None
-DF_DEFICIENCIA = None
-DF_DOENCAS = None
-
-# Upload de arquivo CSV na barra lateral
-uploaded_file = st.sidebar.file_uploader("Escolha um arquivo CSV", type="csv")
-
-if uploaded_file is not None:
-    dataframes = processar_arquivo(uploaded_file)
-
-    # Atribuir os DataFrames a variáveis específicas para uso posterior
-    DF_IDADE = dataframes.get("Idade")
-    DF_GENERO = dataframes.get("genero")
-    DF_COR = dataframes.get("cor")
-    DF_DEFICIENCIA = dataframes.get("deficiencia")
-    DF_DOENCAS = dataframes.get("doencas")
-
-    # Aplicar capitalização à coluna "Descrição" em cada DataFrame
-    if DF_IDADE is not None:
-        DF_IDADE["Descrição"] = DF_IDADE["Descrição"].str.capitalize()
-
-    if DF_GENERO is not None:
-        DF_GENERO["Descrição"] = DF_GENERO["Descrição"].str.capitalize()
-
-    if DF_COR is not None:
-        DF_COR["Descrição"] = DF_COR["Descrição"].str.capitalize()
-
-    if DF_DEFICIENCIA is not None:
-        DF_DEFICIENCIA["Descrição"] = DF_DEFICIENCIA["Descrição"].str.capitalize()
-
-    if DF_DOENCAS is not None:
-        DF_DOENCAS["Descrição"] = DF_DOENCAS["Descrição"].str.capitalize()
-else:
-    st.sidebar.info("Adicione um arquivo .csv.")
-
-
-def gerar_resumo_df():
-    """
-    Generates a summary of the dataframes.
-
-    This function iterates over the local and global variables to check if any of them
-    are named "DF_IDADE", "DF_GENERO", "DF_COR", "DF_DEFICIENCIA", or "DF_DOENCAS".
-    If a dataframe is found, it generates a summary of the dataframe by printing its
-    column names and the count of each unique value in the "Descrição" column.
-
-    Returns:
-        str: A string containing the summary of the dataframes.
-    """
-    resumo = ""
-
-    if "DF_IDADE" in locals() or "DF_IDADE" in globals():
-        # Assumindo que DF_IDADE tem colunas 'Faixa_Etaria', 'Masculino', 'Feminino'
-        resumo += "Resumo DF_IDADE:\n"
-        resumo += DF_IDADE.to_string(index=False) + "\n\n"
-
-    if "DF_GENERO" in locals() or "DF_GENERO" in globals():
-        resumo += f"Resumo DF_GENERO:\n{DF_GENERO.value_counts().to_string()}\n\n"
-
-    if "DF_COR" in locals() or "DF_COR" in globals():
-        resumo += f"Resumo DF_COR:\n{DF_COR.value_counts().to_string()}\n\n"
-
-    if "DF_DEFICIENCIA" in locals() or "DF_DEFICIENCIA" in globals():
-        resumo += (
-            f"Resumo DF_DEFICIENCIA:\n{DF_DEFICIENCIA.value_counts().to_string()}\n\n"
-        )
-
-    if "DF_DOENCAS" in locals() or "DF_DOENCAS" in globals():
-        resumo += f"Resumo DF_DOENCAS:\n{DF_DOENCAS.value_counts().to_string()}\n\n"
-
-    return resumo
-
-
-#######################################
-#######################################
-############ BANNER  ##################
-#######################################
-#######################################
-
-with stylable_container(
-    key="banner",
-    css_styles="""
-    img {
-        width: 1800px;
-        height: 600px;
-        overflow: hidden;
-        position: relative;
-        object-fit: cover;
-        border-radius: 14px; /* Adiciona bordas arredondadas */
-        mask-image: linear-gradient(to bottom, rgba(0, 0, 0, 1), rgba(0, 0, 0, 0));
-        -webkit-mask-image: linear-gradient(to bottom, rgba(0, 0, 0, 1), rgba(0, 0, 0, 0)); /* For Safari */
-    }
-    """,
-):
-    st.image("./banner.png")
-
-
-#######################################
-############ BANNER  ##################
-#######################################
-
-add_vertical_space(5)
-
-c1, c2 = st.columns([5, 5])
-with c1:
-    st.markdown(
-        """
-                #  Dashboard UBS Flamengo
-
-                :brain: _by Dr. Guilherme Apolinário_
-                
-                ### Bem-vindo! :wave:
-                """
-    )
-
-with c2:
-    with stylable_container(
-        key="graph_entry",
-        css_styles="""
-        img {
-            width: 600px;
-            height: 160px;
-            overflow: hidden;
-            position: relative;
-            object-fit: cover;
-            mask-image: linear-gradient(to bottom, rgba(0, 0, 0, 1), rgba(0, 0, 0, 0));
-            -webkit-mask-image: linear-gradient(to bottom, rgba(0, 0, 0, 1), rgba(0, 0, 0, 0)); /* For Safari */
-        }
-        """,
-    ):
-        st.image("./graph1.png")
-st.divider()
-
-
-###########################################
-###########################################
-###########################################
-############### LATERAL ##################
-###########################################
-###########################################
-###########################################
-
-st.sidebar.markdown(
-    """
-    ### Informações:
-    - Análise de dados do relatório de cadastro individual. 
-    - Iniciativa - Ubs Flamengo
-    - Acesso livre
-
-    ### Links:
-    ##
-    ##### - [PEC SUS](https://sape.pecsus.com.br/) 📝
-    ###
-   ##### - [Obsidian - Dr Guilherme](http://dr-guilhermeapolinario.com) 🌎
-   ##### - [GitHub - Dr Guilherme](http://dr-guilhermeapolinario.com) 🌎
- 
-"""
-)
-
-###########################################
-############### LATERAL ##################
-###########################################
-
-st.markdown(
-    """
-        ### Intruções:
-        ##### - Acesse o site :orange[PEC SUS], na aba esquerda selecione consolidado, :blue[*RELATÓRIO DE CADASTRO INDIVIDUAL*]
-        ##### - Selecione a opção :orange[baixar arquivo .csv]. Após baixar o arquivo, selecione o arquivo .csv na aba ao lado, e pronto.
-        ##### - Clique no botão de expansão abaixo para iniciar o processo.
-        ##### - Utilize o chatbot com a inteligência artificial 🤖 Zé Flamengo para tirar suas dúvidas.
-        """
-)
-st.divider()
-
-
-st.markdown(
-    """
-    ### :world_map: **Conhecendo a área de abrangencia daUBS Flamengo: (IBGE 2022)**
-          
-            """
-)
-
-m_pop = st.checkbox(":man-woman-girl-boy: **População**")
-if m_pop:
-    gdf = gpd.read_file("flamengo_ibge2022.geojson").to_crs(epsg=4326)
-    LATITUDE = -19.971591804
-    LONGITUDE = -44.057912815
-    colorscale = px.colors.sequential.swatches_continuous()
-    colorscale = px.colors.sequential.Viridis
-    colormap = LinearColormap(
-        colors=colorscale,
-        vmin=gdf["POP"].min(),
-        vmax=gdf["POP"].max(),
-        caption="População residente UBS Flamengo - IBGE 2022",
-    )
-
-    m = folium.Map(
-        location=[LATITUDE, LONGITUDE], tiles="Cartodb Positron", zoom_start=15
-    )
-
-    pop_total = gdf["POP"].sum()
-    gdf["POP_PERCENT"] = (gdf["POP"] / pop_total * 100).round(2)
-
-    folium.GeoJson(
-        gdf,
-        style_function=lambda feature: {
-            "fillColor": colormap(feature["properties"]["POP"]),
-            "color": "black",
-            "weight": 1,
-            "fillOpacity": 0.4,
-        },
-        highlight_function=lambda feature: {
-            "fillColor": "#ffaf00",
-            "color": "green",
-            "weight": 3,
-            "fillOpacity": 0.6,
-        },
-        tooltip=folium.features.GeoJsonTooltip(
-            fields=["CD_SETOR", "POP", "POP_PERCENT"],
-            aliases=[
-                "Setor Censitário:",
-                "População do Setor:",
-                "Porcentagem do Total: %",
-            ],
-            style=(
-                "background-color: white; color: #333333; font-family: calibri; font-size: 12px; padding: 10px;"
-            ),
-        ),
-    ).add_to(m)
-
-    colormap.caption = "População residente UBS Flamengo - IBGE 2022"
-    colormap.add_to(m)
-    # Alterar o CSS da legenda para reposicioná-la no topo
-    STYLE_STATEMENT = "<style>.leaflet-control-layers { position: fixed; top: 10px; left: 50px; } </style>"
-    m.get_root().html.add_child(folium.Element(STYLE_STATEMENT))
-    folium_static(m)
-
-st.divider()
-add_vertical_space(3)
-
-st.markdown(
-    """
-            ## Dados de saúde Relatório de cadastro individual.
-            """
-)
-
-
-# Função para criar gráficos de barras personalizados
-def criar_grafico_personalizado(df, x_col, y_col, titulo):
-    """
-    Generates a custom bar chart using Plotly Express.
-
-    Args:
-        df (pandas.DataFrame): The input dataframe.
-        x_col (str): The column name to be used as the x-axis.
-        y_col (str): The column name to be used as the y-axis.
-        titulo (str): The title of the chart.
-
-    Returns:
-        plotly.graph_objects.Figure: The generated bar chart.
-
-    """
-    fig = px.bar(
-        df,
-        x=x_col,
-        y=y_col,
-        title=titulo,
-        text=y_col,  # Adiciona os rótulos
-        color=x_col,  # Usa uma paleta de cores para a barra
-        color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Bold  # Define uma paleta de cores
-    )
-    fig.update_traces(texttemplate='%{text:.2s}', textposition='outside')  # Formatação dos rótulos
-    fig.update_layout(
-        uniformtext_minsize=8,
-        uniformtext_mode='hide',
-        xaxis_title=x_col,
-        yaxis_title=y_col,
-        title_font_size=24,
-        title_font_family="Arial",
-        title_font_color="blue",
-        title_x=0.5,
-        paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
-        plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
-        xaxis_tickangle=-45  # Rotaciona os rótulos do eixo x para melhor legibilidade
-    )
-    return fig
-
-with st.expander(" Adicione o arquivo .csv ao lado para visuzalização", expanded=True):
-    selected_tab = option_menu(
-        menu_title=None,
-        options=["Faixa Etária", "Gênero", "Cor", "Deficiência", "Doenças"],
-        icons=["person", "gender-female", "person-plus", "person-wheelchair", "capsule-pill"],
-        menu_icon="cast",
-        default_index=0,
-        orientation="horizontal",
-        styles={
-            "container": {"padding": "5px", "background-color": "#f9f9f9"},
-            "icon": {"color": "orange", "font-size": "25px"},
-            "nav-link": {
-                "font-size": "16px",
-                "text-align": "center",
-                "margin": "0px",
-                "--hover-color": "#eee",
-            },
-            "nav-link-selected": {"background-color": "#02ab21"},
-        },
-    )
-
-    # Exibição dos DataFrames com base na aba selecionada
-    if selected_tab == "Faixa Etária" and DF_IDADE is not None:
-        st.subheader("Distribuição por Faixa Etária")
-
-
-
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        with col1:
-            st.dataframe(DF_IDADE, hide_index=True)
-        with col2:
-            # Criar o gráfico de pirâmide etária
-        # Preparar os dados para o gráfico de pirâmide etária
-            DF_IDADE["Masculino"] = (
-                DF_IDADE["Masculino"].astype(int) * -1
-            )  # Valores negativos para o lado masculino
-            DF_IDADE["Feminino"] = DF_IDADE["Feminino"].astype(int)            
-            fig_idade = px.bar(
-                DF_IDADE,
-                x=["Masculino", "Feminino"],
-                y="Descrição",
-                orientation="h",
-                title="Pirâmide Etária",
-                labels={"value": "População", "Descrição": "Faixa Etária"},
-                color="Descrição",
-                color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Set3,
-            )
-            fig_idade.update_layout(
-                barmode="relative", xaxis_title="População", yaxis_title="Faixa Etária"
-            )
-            st.plotly_chart(fig_idade)
-        DF_IDADE["Masculino"] = DF_IDADE["Masculino"].abs()
-
-    elif selected_tab == "Gênero" and DF_GENERO is not None:
-        st.subheader("Distribuição por Gênero")
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        with col1:
-            st.dataframe(DF_GENERO, hide_index=True)
-        with col2:
-            fig_genero = px.pie(
-                DF_GENERO,
-                names="Descrição",
-                values="Valor",
-                title="Distribuição por Gênero",
-                color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Pastel
-            )
-            st.plotly_chart(fig_genero)
-
-    elif selected_tab == "Cor" and DF_COR is not None:
-        st.subheader("Distribuição por Cor")
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        with col1:
-            st.dataframe(DF_COR, hide_index=True)
-        with col2:
-            fig_cor = px.pie(
-                DF_COR, 
-                names="Descrição", 
-                values="Valor", 
-                title="Distribuição por Cor",
-                color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Vivid
-            )
-            st.plotly_chart(fig_cor)
-
-    elif selected_tab == "Deficiência" and DF_DEFICIENCIA is not None:
-        st.subheader("Distribuição por Deficiência")
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        with col1:
-            st.dataframe(DF_DEFICIENCIA, hide_index=True)
-        with col2:
-            fig_deficiencia = criar_grafico_personalizado(
-                DF_DEFICIENCIA,
-                x_col="Descrição",
-                y_col="Valor",
-                titulo="Distribuição por Deficiência"
-            )
-            st.plotly_chart(fig_deficiencia)
-
-    elif selected_tab == "Doenças" and DF_DOENCAS is not None:
-        st.subheader("Distribuição por Doenças")
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        with col1:
-            st.dataframe(DF_DOENCAS, hide_index=True)
-        with col2:
-            fig_doencas = criar_grafico_personalizado(
-                DF_DOENCAS,
-                x_col="Descrição",
-                y_col="Valor",
-                titulo="Distribuição por Doenças"
-            )
-            st.plotly_chart(fig_doencas)
-add_vertical_space(4)
-
-st.info(
-    """
-    📢 **CONVERSE COM IA SE TIVER DÚVIDAS NA ANÁLISE DOS GRÁFICOS**"""
-)
-
-add_vertical_space(6)
-
-
-with stylable_container(
-    key="brain",
-    css_styles="""
-    img {
-        width: 120px;
-        height: 100px;
-        overflow: hidden;
-        position: relative;
-        object-fit: cover;
-        border-radius: 14px; /* Adiciona bordas arredondadas */
-    }
-    """,
-):
-    st.image("./brain.png")
-# Widget expander para interação da IA
-with st.expander(" Converse com o 🤖 Zé Flamengo", expanded=True):
-    client = Groq(
-        api_key=st.secrets["GROQ_API_KEY"],
-    )
-
-    INPUT_KEY = "USER_CHAT_input"
-
-    USER_CHAT = st.text_input(
-        "Digite sua pergunta sobre saúde na microárea:",
-        placeholder="Digite sua pergunta aqui...",
-    )
-
-    if st.button("Enviar pergunta", key="send_button"):
-        if USER_CHAT is not None:  # Verifica se há texto na entrada
-            try:
-                RESUMO_DF = gerar_resumo_df()
-                CHAT_COMPLETION = client.chat.completions.create(
-                    messages=[
-                        {
-                            "role": "system",
-                            "content": f"""
-                                Seu nome é Flávio, assistente virtual de dados médicos epidemiológicos.
-                                Você é um epidemiologista brasileiro com 20 anos de experiência
-                                em análise de dados de saúde de microáreas. Sua função é analisar
-                                a estrutura de saúde de microregiões através de dados coletados
-                                no SUS. Forneça suas respostas sempre em português, seja conciso e
-                                evite conversar sobre outros temas, sempre retornando ao tema da
-                                conversa.
-                                Aqui estão os resumos dos dataframes disponíveis:
-
-                                {RESUMO_DF}
-
-                                Use essas informações para responder às perguntas do usuário.
-                                Regras:
-                                1- Seja sempre cortês.
-                                2- Responda somente assuntos referentes ao resumo. 
-                                3- Caso seja feita alguma pergunta a você diferente de resumos, responda: "Vamos voltar ao trabalho que interessa?"
-                                4- Responda sempre em português.
-                                5- Se não souber a resposta, responda: "Desculpe, mas não tennho esta informação."
-                                6- Nas suas respostas não forneça os nomes dos df_, somente responda as perguntas.
-                                                                
-                            """,
-                        },
-                        {
-                            "role": "user",
-                            "content": USER_CHAT,
-                        },
-                    ],
-                    model="llama3-70b-8192",
-                    temperature=0.2,
-                    max_tokens=1500,
-                )
-                st.write(CHAT_COMPLETION.choices[0].message.content)
-
-                # Limpa o campo de entrada após enviar a pergunta
-                st.session_state[INPUT_KEY] = ""
-            except Exception as e:
-                st.error(f"Erro ao gerar a conclusão do chat: {e}")
-        else:
-            st.warning("Por favor, digite uma pergunta antes de enviar.")
-
-
-# Adicione este código fora do expander para evitar a reexecução do script ao pressionar Enter
-if "USER_CHAT_input" in st.session_state and st.session_state.USER_CHAT_input:
-    st.session_state.USER_CHAT_input = ""
-
+"""_summary_
+LIMPEZA E VISUALIZAÇÃO DE CSV
+Returns:
+    DATAFRAMES
+"""
+
+import folium
+import geopandas as gpd
+import plotly.express as px
+import streamlit as st
+from branca.colormap import LinearColormap
+from groq import Groq
+from streamlit_extras.add_vertical_space import add_vertical_space
+from streamlit_extras.stylable_container import stylable_container
+from streamlit_folium import folium_static
+from streamlit_option_menu import option_menu
+
+from data_cleaning import criar_dataframe, iniciar, limpa_rci, separa_grupos
+
+st.set_page_config(
+    page_title="Dashboard UBS Flamengo",
+    page_icon="📊",
+    layout="wide",
+    initial_sidebar_state="expanded",
+)
+
+
+def processar_arquivo(file):
+    """
+    A function that processes the uploaded file by writing it to a temporary CSV file,
+    then performs various data cleaning operations on the CSV data to create and return dataframes.
+    Returns:
+    - dataframes: the processed dataframes generated from the uploaded file
+    """
+    with open("temp.csv", "wb") as f:
+        f.write(file.getbuffer())
+    csv_st = iniciar("temp.csv")
+    clean_txt = limpa_rci(csv_st)
+    grupos_encontrados = separa_grupos(clean_txt)
+    dfs = criar_dataframe(grupos_encontrados)
+
+    return dfs
+
+
+# Inicializar variáveis dos DataFrames como None
+DF_IDADE = None
+DF_GENERO = None
+DF_COR = None
+DF_DEFICIENCIA = None
+DF_DOENCAS = None
+
+# Upload de arquivo CSV na barra lateral
+uploaded_file = st.sidebar.file_uploader("Escolha um arquivo CSV", type="csv")
+
+if uploaded_file is not None:
+    dataframes = processar_arquivo(uploaded_file)
+
+    # Atribuir os DataFrames a variáveis específicas para uso posterior
+    DF_IDADE = dataframes.get("Idade")
+    DF_GENERO = dataframes.get("genero")
+    DF_COR = dataframes.get("cor")
+    DF_DEFICIENCIA = dataframes.get("deficiencia")
+    DF_DOENCAS = dataframes.get("doencas")
+
+    # Aplicar capitalização à coluna "Descrição" em cada DataFrame
+    if DF_IDADE is not None:
+        DF_IDADE["Descrição"] = DF_IDADE["Descrição"].str.capitalize()
+
+    if DF_GENERO is not None:
+        DF_GENERO["Descrição"] = DF_GENERO["Descrição"].str.capitalize()
+
+    if DF_COR is not None:
+        DF_COR["Descrição"] = DF_COR["Descrição"].str.capitalize()
+
+    if DF_DEFICIENCIA is not None:
+        DF_DEFICIENCIA["Descrição"] = DF_DEFICIENCIA["Descrição"].str.capitalize()
+
+    if DF_DOENCAS is not None:
+        DF_DOENCAS["Descrição"] = DF_DOENCAS["Descrição"].str.capitalize()
+else:
+    st.sidebar.info("Adicione um arquivo .csv.")
+
+
+def gerar_resumo_df():
+    """
+    Generates a summary of the dataframes.
+
+    This function iterates over the local and global variables to check if any of them
+    are named "DF_IDADE", "DF_GENERO", "DF_COR", "DF_DEFICIENCIA", or "DF_DOENCAS".
+    If a dataframe is found, it generates a summary of the dataframe by printing its
+    column names and the count of each unique value in the "Descrição" column.
+
+    Returns:
+        str: A string containing the summary of the dataframes.
+    """
+    resumo = ""
+
+    if "DF_IDADE" in locals() or "DF_IDADE" in globals():
+        # Assumindo que DF_IDADE tem colunas 'Faixa_Etaria', 'Masculino', 'Feminino'
+        resumo += "Resumo DF_IDADE:\n"
+        resumo += DF_IDADE.to_string(index=False) + "\n\n"
+
+    if "DF_GENERO" in locals() or "DF_GENERO" in globals():
+        resumo += f"Resumo DF_GENERO:\n{DF_GENERO.value_counts().to_string()}\n\n"
+
+    if "DF_COR" in locals() or "DF_COR" in globals():
+        resumo += f"Resumo DF_COR:\n{DF_COR.value_counts().to_string()}\n\n"
+
+    if "DF_DEFICIENCIA" in locals() or "DF_DEFICIENCIA" in globals():
+        resumo += (
+            f"Resumo DF_DEFICIENCIA:\n{DF_DEFICIENCIA.value_counts().to_string()}\n\n"
+        )
+
+    if "DF_DOENCAS" in locals() or "DF_DOENCAS" in globals():
+        resumo += f"Resumo DF_DOENCAS:\n{DF_DOENCAS.value_counts().to_string()}\n\n"
+
+    return resumo
+
+
+#######################################
+#######################################
+############ BANNER  ##################
+#######################################
+#######################################
+
+with stylable_container(
+    key="banner",
+    css_styles="""
+    img {
+        width: 1800px;
+        height: 600px;
+        overflow: hidden;
+        position: relative;
+        object-fit: cover;
+        border-radius: 14px; /* Adiciona bordas arredondadas */
+        mask-image: linear-gradient(to bottom, rgba(0, 0, 0, 1), rgba(0, 0, 0, 0));
+        -webkit-mask-image: linear-gradient(to bottom, rgba(0, 0, 0, 1), rgba(0, 0, 0, 0)); /* For Safari */
+    }
+    """,
+):
+    st.image("./banner.png")
+
+
+#######################################
+############ BANNER  ##################
+#######################################
+
+add_vertical_space(5)
+
+c1, c2 = st.columns([5, 5])
+with c1:
+    st.markdown(
+        """
+                ##  Dashboard UBS Flamengo
+
+                ###### :brain: _by Dr. Guilherme Apolinário_
+                
+                #### Bem-vindo! :wave:
+                """
+    )
+
+with c2:
+    with stylable_container(
+        key="graph_entry",
+        css_styles="""
+        img {
+            width: 600px;
+            height: 160px;
+            overflow: hidden;
+            position: relative;
+            object-fit: cover;
+            mask-image: linear-gradient(to bottom, rgba(0, 0, 0, 1), rgba(0, 0, 0, 0));
+            -webkit-mask-image: linear-gradient(to bottom, rgba(0, 0, 0, 1), rgba(0, 0, 0, 0)); /* For Safari */
+        }
+        """,
+    ):
+        st.image("./graph1.png")
+st.divider()
+
+
+###########################################
+###########################################
+###########################################
+############### LATERAL ##################
+###########################################
+###########################################
+###########################################
+
+st.sidebar.markdown(
+    """
+    ### Informações:
+    - Análise de dados do relatório de cadastro individual. 
+    - Iniciativa - Ubs Flamengo
+    - Acesso livre
+
+    ### Links:
+    ##
+    ##### - [PEC SUS](https://sape.pecsus.com.br/) 📝
+    ###
+   ##### - [Obsidian - Dr Guilherme](http://dr-guilhermeapolinario.com) 🌎
+   ##### - [GitHub - Dr Guilherme](http://dr-guilhermeapolinario.com) 🌎
+ 
+"""
+)
+
+###########################################
+############### LATERAL ##################
+###########################################
+
+st.markdown(
+    """
+        ### Intruções:
+        ##### - Acesse o site :orange[PEC SUS], na aba esquerda selecione consolidado, :blue[*RELATÓRIO DE CADASTRO INDIVIDUAL*]
+        ##### - Selecione a opção :orange[baixar arquivo .csv]. Após baixar o arquivo, selecione o arquivo .csv na aba ao lado, e pronto.
+        ##### - Clique no botão de expansão abaixo para iniciar o processo.
+        ##### - Utilize o chatbot com a inteligência artificial 🤖 Zé Flamengo para tirar suas dúvidas.
+        """
+)
+st.divider()
+
+
+st.markdown(
+    """
+    ### :world_map: **Conhecendo a área de abrangencia daUBS Flamengo: (IBGE 2022)**
+          
+            """
+)
+
+m_pop = st.checkbox(":man-woman-girl-boy: **População**")
+if m_pop:
+    gdf = gpd.read_file("flamengo_ibge2022.geojson").to_crs(epsg=4326)
+    LATITUDE = -19.971591804
+    LONGITUDE = -44.057912815
+    colorscale = px.colors.sequential.swatches_continuous()
+    colorscale = px.colors.sequential.Viridis
+    colormap = LinearColormap(
+        colors=colorscale,
+        vmin=gdf["POP"].min(),
+        vmax=gdf["POP"].max(),
+        caption="População residente UBS Flamengo - IBGE 2022",
+    )
+
+    m = folium.Map(
+        location=[LATITUDE, LONGITUDE], tiles="Cartodb Positron", zoom_start=15
+    )
+
+    pop_total = gdf["POP"].sum()
+    gdf["POP_PERCENT"] = (gdf["POP"] / pop_total * 100).round(2)
+
+    folium.GeoJson(
+        gdf,
+        style_function=lambda feature: {
+            "fillColor": colormap(feature["properties"]["POP"]),
+            "color": "black",
+            "weight": 1,
+            "fillOpacity": 0.4,
+        },
+        highlight_function=lambda feature: {
+            "fillColor": "#ffaf00",
+            "color": "green",
+            "weight": 3,
+            "fillOpacity": 0.6,
+        },
+        tooltip=folium.features.GeoJsonTooltip(
+            fields=["CD_SETOR", "POP", "POP_PERCENT"],
+            aliases=[
+                "Setor Censitário:",
+                "População do Setor:",
+                "Porcentagem do Total: %",
+            ],
+            style=(
+                "background-color: white; color: #333333; font-family: calibri; font-size: 12px; padding: 10px;"
+            ),
+        ),
+    ).add_to(m)
+
+    colormap.caption = "População residente UBS Flamengo - IBGE 2022"
+    colormap.add_to(m)
+    # Alterar o CSS da legenda para reposicioná-la no topo
+    STYLE_STATEMENT = "<style>.leaflet-control-layers { position: fixed; top: 10px; left: 50px; } </style>"
+    m.get_root().html.add_child(folium.Element(STYLE_STATEMENT))
+    folium_static(m)
+
+st.divider()
+add_vertical_space(3)
+
+st.markdown(
+    """
+            ## Dados de saúde Relatório de cadastro individual.
+            """
+)
+
+
+# Função para criar gráficos de barras personalizados
+def criar_grafico_personalizado(df, x_col, y_col, titulo):
+    """
+    Generates a custom bar chart using Plotly Express.
+
+    Args:
+        df (pandas.DataFrame): The input dataframe.
+        x_col (str): The column name to be used as the x-axis.
+        y_col (str): The column name to be used as the y-axis.
+        titulo (str): The title of the chart.
+
+    Returns:
+        plotly.graph_objects.Figure: The generated bar chart.
+
+    """
+    fig = px.bar(
+        df,
+        x=x_col,
+        y=y_col,
+        title=titulo,
+        text=y_col,  # Adiciona os rótulos
+        color=x_col,  # Usa uma paleta de cores para a barra
+        color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Bold  # Define uma paleta de cores
+    )
+    fig.update_traces(texttemplate='%{text:.2s}', textposition='outside')  # Formatação dos rótulos
+    fig.update_layout(
+        uniformtext_minsize=8,
+        uniformtext_mode='hide',
+        xaxis_title=x_col,
+        yaxis_title=y_col,
+        title_font_size=24,
+        title_font_family="Arial",
+        title_font_color="blue",
+        title_x=0.5,
+        paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
+        plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
+        xaxis_tickangle=-45  # Rotaciona os rótulos do eixo x para melhor legibilidade
+    )
+    return fig
+
+with st.expander(" Adicione o arquivo .csv ao lado para visuzalização", expanded=True):
+    selected_tab = option_menu(
+        menu_title=None,
+        options=["Faixa Etária", "Gênero", "Cor", "Deficiência", "Doenças"],
+        icons=["person", "gender-female", "person-plus", "person-wheelchair", "capsule-pill"],
+        menu_icon="cast",
+        default_index=0,
+        orientation="horizontal",
+        styles={
+            "container": {"padding": "5px", "background-color": "#f9f9f9"},
+            "icon": {"color": "orange", "font-size": "25px"},
+            "nav-link": {
+                "font-size": "16px",
+                "text-align": "center",
+                "margin": "0px",
+                "--hover-color": "#eee",
+            },
+            "nav-link-selected": {"background-color": "#02ab21"},
+        },
+    )
+
+    # Exibição dos DataFrames com base na aba selecionada
+    if selected_tab == "Faixa Etária" and DF_IDADE is not None:
+        st.subheader("Distribuição por Faixa Etária")
+
+
+
+        col1, col2 = st.columns(2)
+        with col1:
+            st.dataframe(DF_IDADE, hide_index=True)
+        with col2:
+            # Criar o gráfico de pirâmide etária
+        # Preparar os dados para o gráfico de pirâmide etária
+            DF_IDADE["Masculino"] = (
+                DF_IDADE["Masculino"].astype(int) * -1
+            )  # Valores negativos para o lado masculino
+            DF_IDADE["Feminino"] = DF_IDADE["Feminino"].astype(int)            
+            fig_idade = px.bar(
+                DF_IDADE,
+                x=["Masculino", "Feminino"],
+                y="Descrição",
+                orientation="h",
+                title="Pirâmide Etária",
+                labels={"value": "População", "Descrição": "Faixa Etária"},
+                color="Descrição",
+                color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Set3,
+            )
+            fig_idade.update_layout(
+                barmode="relative", xaxis_title="População", yaxis_title="Faixa Etária"
+            )
+            st.plotly_chart(fig_idade)
+        DF_IDADE["Masculino"] = DF_IDADE["Masculino"].abs()
+
+    elif selected_tab == "Gênero" and DF_GENERO is not None:
+        st.subheader("Distribuição por Gênero")
+        col1, col2 = st.columns(2)
+        with col1:
+            st.dataframe(DF_GENERO, hide_index=True)
+        with col2:
+            fig_genero = px.pie(
+                DF_GENERO,
+                names="Descrição",
+                values="Valor",
+                title="Distribuição por Gênero",
+                color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Pastel
+            )
+            st.plotly_chart(fig_genero)
+
+    elif selected_tab == "Cor" and DF_COR is not None:
+        st.subheader("Distribuição por Cor")
+        col1, col2 = st.columns(2)
+        with col1:
+            st.dataframe(DF_COR, hide_index=True)
+        with col2:
+            fig_cor = px.pie(
+                DF_COR, 
+                names="Descrição", 
+                values="Valor", 
+                title="Distribuição por Cor",
+                color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Vivid
+            )
+            st.plotly_chart(fig_cor)
+
+    elif selected_tab == "Deficiência" and DF_DEFICIENCIA is not None:
+        st.subheader("Distribuição por Deficiência")
+        col1, col2 = st.columns(2)
+        with col1:
+            st.dataframe(DF_DEFICIENCIA, hide_index=True)
+        with col2:
+            fig_deficiencia = criar_grafico_personalizado(
+                DF_DEFICIENCIA,
+                x_col="Descrição",
+                y_col="Valor",
+                titulo="Distribuição por Deficiência"
+            )
+            st.plotly_chart(fig_deficiencia)
+
+    elif selected_tab == "Doenças" and DF_DOENCAS is not None:
+        st.subheader("Distribuição por Doenças")
+        col1, col2 = st.columns(2)
+        with col1:
+            st.dataframe(DF_DOENCAS, hide_index=True)
+        with col2:
+            fig_doencas = criar_grafico_personalizado(
+                DF_DOENCAS,
+                x_col="Descrição",
+                y_col="Valor",
+                titulo="Distribuição por Doenças"
+            )
+            st.plotly_chart(fig_doencas)
+add_vertical_space()
+
+st.info(
+    """
+    📢 **CONVERSE COM IA SE TIVER DÚVIDAS NA ANÁLISE DOS GRÁFICOS**"""
+)
+
+add_vertical_space(1)
+
+
+with stylable_container(
+    key="brain",
+    css_styles="""
+    img {
+        width: 120px;
+        height: 100px;
+        overflow: hidden;
+        position: relative;
+        object-fit: cover;
+        border-radius: 14px; /* Adiciona bordas arredondadas */
+    }
+    """,
+):
+    st.image("./brain.png")
+# Widget expander para interação da IA
+with st.expander(" Converse com o 🤖 Zé Flamengo", expanded=True):
+    client = Groq(
+        api_key=st.secrets["GROQ_API_KEY"],
+    )
+
+    INPUT_KEY = "USER_CHAT_input"
+
+    USER_CHAT = st.text_input(
+        "Digite sua pergunta sobre saúde na microárea:",
+        placeholder="Digite sua pergunta aqui...",
+    )
+
+    if st.button("Enviar pergunta", key="send_button"):
+        if USER_CHAT is not None:  # Verifica se há texto na entrada
+            try:
+                RESUMO_DF = gerar_resumo_df()
+                CHAT_COMPLETION = client.chat.completions.create(
+                    messages=[
+                        {
+                            "role": "system",
+                            "content": f"""
+                                Seu nome é Flávio, assistente virtual de dados médicos epidemiológicos.
+                                Você é um epidemiologista brasileiro com 20 anos de experiência
+                                em análise de dados de saúde de microáreas. Sua função é analisar
+                                a estrutura de saúde de microregiões através de dados coletados
+                                no SUS. Forneça suas respostas sempre em português, seja conciso e
+                                evite conversar sobre outros temas, sempre retornando ao tema da
+                                conversa.
+                                Aqui estão os resumos dos dataframes disponíveis:
+
+                                {RESUMO_DF}
+
+                                Use essas informações para responder às perguntas do usuário.
+                                Regras:
+                                1- Seja sempre cortês.
+                                2- Responda somente assuntos referentes ao resumo. 
+                                3- Caso seja feita alguma pergunta a você diferente de resumos, responda: "Vamos voltar ao trabalho que interessa?"
+                                4- Responda sempre em português.
+                                5- Se não souber a resposta, responda: "Desculpe, mas não tennho esta informação."
+                                6- Nas suas respostas não forneça os nomes dos df_, somente responda as perguntas.
+                                                                
+                            """,
+                        },
+                        {
+                            "role": "user",
+                            "content": USER_CHAT,
+                        },
+                    ],
+                    model="llama3-70b-8192",
+                    temperature=0.2,
+                    max_tokens=1500,
+                )
+                st.write(CHAT_COMPLETION.choices[0].message.content)
+
+                # Limpa o campo de entrada após enviar a pergunta
+                st.session_state[INPUT_KEY] = ""
+            except Exception as e:
+                st.error(f"Erro ao gerar a conclusão do chat: {e}")
+        else:
+            st.warning("Por favor, digite uma pergunta antes de enviar.")
+
+
+# Adicione este código fora do expander para evitar a reexecução do script ao pressionar Enter
+if "USER_CHAT_input" in st.session_state and st.session_state.USER_CHAT_input:
+    st.session_state.USER_CHAT_input = ""
+