Update views/cad_cid.py

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@@ -11,26 +11,22 @@ st.title("Atualização de cadastro - UBS Flamengo")
 add_vertical_space(10)
 
 
-uploaded_file = st.sidebar.file_uploader("Adicione o arquivo Excel", type= ".xlsx")
+uploaded_file = st.sidebar.file_uploader("Adicione o arquivo Excel", type=".xlsx")
 if uploaded_file is not None:
-    df=[]
-    
-    # Load the Excel file
+    # Função para carregar e processar os dados
     @st.cache_data
-    def load_data():
-        file_path = uploaded_file
-        df = pd.read_excel(file_path, sheet_name="ANALISE", engine='openpyxl')
+    def load_data(file):
+        df = pd.read_excel(file, sheet_name="ANALISE", engine='openpyxl')
         df["ATUALIZADO"] = pd.to_datetime(df["ATUALIZADO"], errors="coerce", dayfirst=True)
         df["Trimestre"] = df["ATUALIZADO"].dt.to_period("Q")
         df["Mês"] = df["ATUALIZADO"].dt.to_period("M")
         df["Semestre"] = df["ATUALIZADO"].dt.to_period("6M")
-    
-        # Convert RUA column to string to ensure consistent sorting
         df["RUA"] = df["RUA"].astype(str)
-    
         return df
     
-    # Custom CSS for dark theme
+    df = load_data(uploaded_file)
+    
+    # CSS customizado para o tema escuro
     st.markdown(
         """
     <style>
@@ -55,6 +51,7 @@ if uploaded_file is not None:
         unsafe_allow_html=True,
     )
 
+    # Seleção de Rua, Ano e Granularidade
     col1, col2, col3, col4 = st.columns([1, 1, 1, 3])
     with col1:
         rua_selecionada = st.selectbox("Selecione a Rua", sorted(df["RUA"].unique()))
@@ -67,8 +64,9 @@ if uploaded_file is not None:
             "Selecione a Granularidade", ["Mensal", "Trimestral", "Semestral"]
         )
     with col4:
-            st.write('')
-    # Filter data
+        st.write('')
+    
+    # Filtragem de dados
     if ano_selecionado == "Total":
         dados_filtrados = df[df["RUA"] == rua_selecionada]
     else:
@@ -76,7 +74,7 @@ if uploaded_file is not None:
             (df["RUA"] == rua_selecionada) & (df["ATUALIZADO"].dt.year == ano_selecionado)
         ]
 
-    # Add period column based on granularity
+    # Adicionar coluna de período baseado na granularidade
     if granularidade == "Mensal":
         dados_filtrados["Período"] = dados_filtrados["ATUALIZADO"].dt.strftime("%m-%Y")
     elif granularidade == "Trimestral":
@@ -88,7 +86,7 @@ if uploaded_file is not None:
             dados_filtrados["ATUALIZADO"].dt.to_period("6M").astype(str)
         )
 
-# Function to create scatter plot
+    # Função para criar scatter plot
     def create_scatter_plot(data, title):
         fig = px.scatter(
             data,
@@ -111,12 +109,12 @@ if uploaded_file is not None:
         fig.update_yaxes(showgrid=True, gridwidth=1, gridcolor='#31333F')
         return fig
 
-    # Main scatter plot
+    # Scatter plot principal
     st.subheader(
         f"Última Atualização na Rua {rua_selecionada} ({granularidade} - {ano_selecionado})"
     )
 
-    c1, c2= st.columns([0.8, 0.2])
+    c1, c2 = st.columns([0.8, 0.2])
 
     with c1:
         fig = create_scatter_plot(dados_filtrados, f"Pacientes Pendentes de Atualização - {rua_selecionada}")
@@ -124,7 +122,6 @@ if uploaded_file is not None:
 
     with c2:
         total_usuarios = len(dados_filtrados)
-        
         st.dataframe(dados_filtrados[["NOME", "IDADE", "RUA", "NUM", "Período"]].sort_values(by="Período", ascending=True), hide_index=True)
 
     st.write(f"Total de usuários: {total_usuarios}")
@@ -139,15 +136,13 @@ if uploaded_file is not None:
     with c3:
         st.markdown('')
 
-
     with c4:
         st.subheader("Análise por Faixa Etária")
 
     with c5:
         st.markdown('')
 
-
-    co1, co2, co3 = st.columns([2, 2, 2],)
+    co1, co2, co3 = st.columns([2, 2, 2])
     with co1:
         with stylable_container(
                 key="pueri",
@@ -202,7 +197,6 @@ if uploaded_file is not None:
             ):
                 st.image("mamo.jpg")
 
-
     # Preventivo (25-64 anos)
     preventivo = dados_filtrados[
         (dados_filtrados["IDADE"].between(25, 64)) & (dados_filtrados["SEXO"] == "F")
@@ -211,7 +205,6 @@ if uploaded_file is not None:
     fig_preventivo = create_scatter_plot(preventivo, f"Preventivo - {rua_selecionada}")
     st.plotly_chart(fig_preventivo, use_container_width=True)
 
-
     col1, col2 = st.columns([0.4, 0.6])
     with col1:
         st.dataframe(
@@ -223,13 +216,8 @@ if uploaded_file is not None:
     with col2:
         st.markdown(f"#### Total de usuários: {len(preventivo)}")
 
-
-
     add_vertical_space()
 
-    st.write('-----')
-
-    add_vertical_space()
 
 
     # Mamografia (50-69 anos)
@@ -240,7 +228,6 @@ if uploaded_file is not None:
     fig_mamografia = create_scatter_plot(mamografia, f"Mamografia - {rua_selecionada}")
     st.plotly_chart(fig_mamografia, use_container_width=True)
 
-
     col1, col2 = st.columns([0.4, 0.6])
     with col1:
         st.dataframe(
@@ -252,20 +239,16 @@ if uploaded_file is not None:
     with col2:
         st.markdown(f"#### Total de usuários: {len(mamografia)}")
 
-
-
-    add_vertical_space()
+       add_vertical_space()
 
     st.write('-----')
 
     add_vertical_space()
 
-
     st.markdown("### Crianças 0 - 2 anos e 0 - 4 anos.")
 
     # Crianças até 4 anos
     criancasdois = dados_filtrados[dados_filtrados["IDADE"] <= 2]
-    # Crianças até 4 anos
     criancasquatro = dados_filtrados[dados_filtrados["IDADE"] <= 4]
 
     on = st.toggle("Alterne para ver as crianças até dois anos ou até 4 anos.")
@@ -281,12 +264,12 @@ if uploaded_file is not None:
                     by="ATUALIZADO", ascending=False
                 ),
                 hide_index=True,
-        )
+            )
         with col2:
             st.markdown(f"#### Total de usuários: {len(criancasdois)}")
     else:
         st.markdown("### Crianças até 4 anos")
-        fig_criancasquatro = create_scatter_plot(criancasquatro, f"Crianças até 2 anos - {rua_selecionada}")
+        fig_criancasquatro = create_scatter_plot(criancasquatro, f"Crianças até 4 anos - {rua_selecionada}")
         st.plotly_chart(fig_criancasquatro, use_container_width=True)
 
         col1, col2 = st.columns([0.4, 0.6])
@@ -296,11 +279,13 @@ if uploaded_file is not None:
                     by="ATUALIZADO", ascending=False
                 ),
                 hide_index=True,
-        )
+            )
         with col2:
             st.markdown(f"#### Total de usuários: {len(criancasquatro)}")
 
+
     st.write('-----------')
+        st.write('-----------')
     # Percentage of updates by period
     st.subheader(
         f"Porcentagem de Atualizações por {granularidade} na Rua {rua_selecionada}"
@@ -345,4 +330,4 @@ if uploaded_file is not None:
 
     st.plotly_chart(fig_period, use_container_width=True)
 else: 
-    st.markdown('# Insira o arquivo com os dados')
+    st.markdown('# Insira o arquivo com os dados')