Update views/cad_cid.py

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-import pandas as pd
-import plotly.express as px
-import streamlit as st
-from pathlib import Path
-from streamlit_extras.add_vertical_space import add_vertical_space
-from streamlit_extras.stylable_container import stylable_container
-
-
-st.title("Atualização de cadastro - UBS Flamengo")
-
-add_vertical_space(10)
-
-# Load the Excel file
-@st.cache_data
-def load_data():
-    file_path = Path("src/atual.xlsx")
-    df = pd.read_excel(file_path, 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
-
-#df = load_data()
-uploaded_file = st.sidebar.file_uploader("Adicione o arquivo Excel", type= ".xlsx")
-if uploaded_file is not None:
-    df = load_data()
-
-
-# Custom CSS for dark theme
-st.markdown(
-    """
-<style>
-    .reportview-container {
-        background: #0e1117;
-        color: #fafafa;
-    }
-    .big-font {
-        font-size:30px !important;
-        font-weight: bold;
-        color: #fafafa;
-    }
-    .stSelectbox [data-baseweb="select"] {
-        background-color: #262730;
-    }
-    .stSelectbox [data-baseweb="select"] > div {
-        background-color: #262730;
-        color: #fafafa;
-    }
-</style>
-""",
-    unsafe_allow_html=True,
-)
-
-if uploaded_file is not None:
-    col1, col2, col3, col4 = st.columns([1, 1, 1, 3])
-    with col1:
-        rua_selecionada = st.selectbox("Selecione a Rua", sorted(df["RUA"].unique()))
-    with col2:
-        anos_disponiveis = sorted(df["ATUALIZADO"].dt.year.dropna().unique(), reverse=True)
-        anos_disponiveis.insert(0, "Total")
-        ano_selecionado = st.selectbox("Selecione o Ano", anos_disponiveis)
-    with col3:
-        granularidade = st.selectbox(
-            "Selecione a Granularidade", ["Mensal", "Trimestral", "Semestral"]
-        )
-    with col4:
-            st.write('')
-    # Filter data
-    if ano_selecionado == "Total":
-        dados_filtrados = df[df["RUA"] == rua_selecionada]
-    else:
-        dados_filtrados = df[
-            (df["RUA"] == rua_selecionada) & (df["ATUALIZADO"].dt.year == ano_selecionado)
-        ]
-
-    # Add period column based on granularity
-    if granularidade == "Mensal":
-        dados_filtrados["Período"] = dados_filtrados["ATUALIZADO"].dt.strftime("%m-%Y")
-    elif granularidade == "Trimestral":
-        dados_filtrados["Período"] = (
-            dados_filtrados["ATUALIZADO"].dt.to_period("Q").astype(str)
-        )
-    else:  # Semestral
-        dados_filtrados["Período"] = (
-            dados_filtrados["ATUALIZADO"].dt.to_period("6M").astype(str)
-        )
-
-# Function to create scatter plot
-    def create_scatter_plot(data, title):
-        fig = px.scatter(
-            data,
-            x="ATUALIZADO",
-            y="IDADE",
-            color="Período",
-            hover_data=["NOME", "ATUALIZADO", "Período"],
-            title=title,
-            color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Set3,
-        )
-        fig.update_layout(
-            xaxis_title="Período",
-            yaxis_title="Idade",
-            legend_title="Período",
-            plot_bgcolor="#0e1117",
-            paper_bgcolor="#0e1117",
-            font=dict(color="#fafafa"),
-        )
-        fig.update_xaxes(showgrid=True, gridwidth=1, gridcolor='#31333F', tickangle=45)
-        fig.update_yaxes(showgrid=True, gridwidth=1, gridcolor='#31333F')
-        return fig
-
-    # Main scatter plot
-    st.subheader(
-        f"Última Atualização na Rua {rua_selecionada} ({granularidade} - {ano_selecionado})"
-    )
-
-    c1, c2= st.columns([0.8, 0.2])
-
-    with c1:
-        fig = create_scatter_plot(dados_filtrados, f"Pacientes Pendentes de Atualização - {rua_selecionada}")
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-
-    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}")
-    add_vertical_space()
-
-    st.write('-----')
-
-    add_vertical_space()
-
-    c3, c4, c5 = st.columns([2, 2, 1])
-
-    with c3:
-        st.markdown('')
-
-
-    with c4:
-        st.subheader("Análise por Faixa Etária")
-
-    with c5:
-        st.markdown('')
-
-
-    co1, co2, co3 = st.columns([2, 2, 2],)
-    with co1:
-        with stylable_container(
-                key="pueri",
-                css_styles="""
-                img {
-                    width: 460px;
-                    height: 180px;
-                    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("src/images/pueri.jpg")
-
-    with co2:
-        with stylable_container(
-                key="prev",
-                css_styles="""
-                img {
-                    width: 460px;
-                    height: 180px;
-                    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("src/images/prev.jpg")
-
-    with co3:
-        with stylable_container(
-                key="mamo",
-                css_styles="""
-                img {
-                    width: 460px;
-                    height: 180px;
-                    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("src/images/mamo.jpg")
-
-
-    # Preventivo (25-64 anos)
-    preventivo = dados_filtrados[
-        (dados_filtrados["IDADE"].between(25, 64)) & (dados_filtrados["SEXO"] == "F")
-    ]
-    st.markdown("### Preventivo (25-64 anos)")
-    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(
-            preventivo[["NOME", "RUA", "NUM", "ATUALIZADO", "IDADE", "Período"]].sort_values(
-                by="ATUALIZADO", ascending=False
-            ),
-            hide_index=True,
-        )
-    with col2:
-        st.markdown(f"#### Total de usuários: {len(preventivo)}")
-
-
-
-    add_vertical_space()
-
-    st.write('-----')
-
-    add_vertical_space()
-
-
-    # Mamografia (50-69 anos)
-    mamografia = dados_filtrados[
-        (dados_filtrados["IDADE"].between(50, 69)) & (dados_filtrados["SEXO"] == "F")
-    ]
-    st.markdown("### Mamografia (50-69 anos)")
-    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(
-            mamografia[["NOME", "RUA", "NUM", "ATUALIZADO", "IDADE", "Período"]].sort_values(
-                by="ATUALIZADO", ascending=False
-            ),
-            hide_index=True,
-        )
-    with col2:
-        st.markdown(f"#### Total de usuários: {len(mamografia)}")
-
-
-
-    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.")
-    if on:    
-        st.markdown("### Crianças até 2 anos")
-        fig_criancasdois = create_scatter_plot(criancasdois, f"Crianças até 2 anos - {rua_selecionada}")
-        st.plotly_chart(fig_criancasdois, use_container_width=True)
-        
-        col1, col2 = st.columns([0.4, 0.6])
-        with col1:
-            st.dataframe(
-                criancasdois[["NOME", "RUA", "NUM", "ATUALIZADO", "IDADE", "Período"]].sort_values(
-                    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}")
-        st.plotly_chart(fig_criancasquatro, use_container_width=True)
-
-        col1, col2 = st.columns([0.4, 0.6])
-        with col1:
-            st.dataframe(
-                criancasquatro[["NOME", "RUA", "NUM", "ATUALIZADO", "IDADE", "Período"]].sort_values(
-                    by="ATUALIZADO", ascending=False
-                ),
-                hide_index=True,
-        )
-        with col2:
-            st.markdown(f"#### Total de usuários: {len(criancasquatro)}")
-
-    st.write('-----------')
-    # Percentage of updates by period
-    st.subheader(
-        f"Porcentagem de Atualizações por {granularidade} na Rua {rua_selecionada}"
-    )
-
-    period_count = dados_filtrados["Período"].value_counts().sort_index()
-    period_percent = (period_count / len(dados_filtrados)) * 100
-
-    period_data = pd.DataFrame(
-        {
-            "Período": period_count.index,
-            "Porcentagem": period_percent.values.round(2),
-            "Atualizações": period_count.values,
-        }
-    )
-
-    st.dataframe(period_data, hide_index=True)
-
-    fig_period = px.bar(
-        period_data,
-        x="Período",
-        y="Porcentagem",
-        text="Atualizações",
-        title=f"Porcentagem de Atualizações por {granularidade}",
-        color="Porcentagem",
-        color_continuous_scale="Viridis",
-    )
-
-    fig_period.update_traces(
-        texttemplate="%{text}",
-        textposition="outside",
-        hovertemplate="%{x}: %{y:.2f}%<br>Atualizações: %{text}<extra></extra>",
-    )
-    fig_period.update_layout(
-        xaxis_title=granularidade,
-        yaxis_title="Porcentagem",
-        yaxis_tickformat=".2f",
-        plot_bgcolor="white",
-    )
-    fig_period.update_xaxes(showgrid=True, gridwidth=1, gridcolor="lightgray")
-    fig_period.update_yaxes(showgrid=True, gridwidth=1, gridcolor="lightgray")
-
-    st.plotly_chart(fig_period, use_container_width=True)
-else: 
+import pandas as pd
+import plotly.express as px
+import streamlit as st
+from pathlib import Path
+from streamlit_extras.add_vertical_space import add_vertical_space
+from streamlit_extras.stylable_container import stylable_container
+
+
+st.title("Atualização de cadastro - UBS Flamengo")
+
+add_vertical_space(10)
+
+# Load the Excel file
+@st.cache_data
+def load_data():
+    file_path = Path("src/atual.xlsx")
+    df = pd.read_excel(file_path, 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
+
+#df = load_data()
+uploaded_file = st.sidebar.file_uploader("Adicione o arquivo Excel", type= ".xlsx")
+if uploaded_file is not None:
+    df = load_data()
+
+
+# Custom CSS for dark theme
+st.markdown(
+    """
+<style>
+    .reportview-container {
+        background: #0e1117;
+        color: #fafafa;
+    }
+    .big-font {
+        font-size:30px !important;
+        font-weight: bold;
+        color: #fafafa;
+    }
+    .stSelectbox [data-baseweb="select"] {
+        background-color: #262730;
+    }
+    .stSelectbox [data-baseweb="select"] > div {
+        background-color: #262730;
+        color: #fafafa;
+    }
+</style>
+""",
+    unsafe_allow_html=True,
+)
+
+if uploaded_file is not None:
+    col1, col2, col3, col4 = st.columns([1, 1, 1, 3])
+    with col1:
+        rua_selecionada = st.selectbox("Selecione a Rua", sorted(df["RUA"].unique()))
+    with col2:
+        anos_disponiveis = sorted(df["ATUALIZADO"].dt.year.dropna().unique(), reverse=True)
+        anos_disponiveis.insert(0, "Total")
+        ano_selecionado = st.selectbox("Selecione o Ano", anos_disponiveis)
+    with col3:
+        granularidade = st.selectbox(
+            "Selecione a Granularidade", ["Mensal", "Trimestral", "Semestral"]
+        )
+    with col4:
+            st.write('')
+    # Filter data
+    if ano_selecionado == "Total":
+        dados_filtrados = df[df["RUA"] == rua_selecionada]
+    else:
+        dados_filtrados = df[
+            (df["RUA"] == rua_selecionada) & (df["ATUALIZADO"].dt.year == ano_selecionado)
+        ]
+
+    # Add period column based on granularity
+    if granularidade == "Mensal":
+        dados_filtrados["Período"] = dados_filtrados["ATUALIZADO"].dt.strftime("%m-%Y")
+    elif granularidade == "Trimestral":
+        dados_filtrados["Período"] = (
+            dados_filtrados["ATUALIZADO"].dt.to_period("Q").astype(str)
+        )
+    else:  # Semestral
+        dados_filtrados["Período"] = (
+            dados_filtrados["ATUALIZADO"].dt.to_period("6M").astype(str)
+        )
+
+# Function to create scatter plot
+    def create_scatter_plot(data, title):
+        fig = px.scatter(
+            data,
+            x="ATUALIZADO",
+            y="IDADE",
+            color="Período",
+            hover_data=["NOME", "ATUALIZADO", "Período"],
+            title=title,
+            color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Set3,
+        )
+        fig.update_layout(
+            xaxis_title="Período",
+            yaxis_title="Idade",
+            legend_title="Período",
+            plot_bgcolor="#0e1117",
+            paper_bgcolor="#0e1117",
+            font=dict(color="#fafafa"),
+        )
+        fig.update_xaxes(showgrid=True, gridwidth=1, gridcolor='#31333F', tickangle=45)
+        fig.update_yaxes(showgrid=True, gridwidth=1, gridcolor='#31333F')
+        return fig
+
+    # Main scatter plot
+    st.subheader(
+        f"Última Atualização na Rua {rua_selecionada} ({granularidade} - {ano_selecionado})"
+    )
+
+    c1, c2= st.columns([0.8, 0.2])
+
+    with c1:
+        fig = create_scatter_plot(dados_filtrados, f"Pacientes Pendentes de Atualização - {rua_selecionada}")
+        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
+
+    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}")
+    add_vertical_space()
+
+    st.write('-----')
+
+    add_vertical_space()
+
+    c3, c4, c5 = st.columns([2, 2, 1])
+
+    with c3:
+        st.markdown('')
+
+
+    with c4:
+        st.subheader("Análise por Faixa Etária")
+
+    with c5:
+        st.markdown('')
+
+
+    co1, co2, co3 = st.columns([2, 2, 2],)
+    with co1:
+        with stylable_container(
+                key="pueri",
+                css_styles="""
+                img {
+                    width: 460px;
+                    height: 180px;
+                    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("pueri.jpg")
+
+    with co2:
+        with stylable_container(
+                key="prev",
+                css_styles="""
+                img {
+                    width: 460px;
+                    height: 180px;
+                    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("prev.jpg")
+
+    with co3:
+        with stylable_container(
+                key="mamo",
+                css_styles="""
+                img {
+                    width: 460px;
+                    height: 180px;
+                    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("mamo.jpg")
+
+
+    # Preventivo (25-64 anos)
+    preventivo = dados_filtrados[
+        (dados_filtrados["IDADE"].between(25, 64)) & (dados_filtrados["SEXO"] == "F")
+    ]
+    st.markdown("### Preventivo (25-64 anos)")
+    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(
+            preventivo[["NOME", "RUA", "NUM", "ATUALIZADO", "IDADE", "Período"]].sort_values(
+                by="ATUALIZADO", ascending=False
+            ),
+            hide_index=True,
+        )
+    with col2:
+        st.markdown(f"#### Total de usuários: {len(preventivo)}")
+
+
+
+    add_vertical_space()
+
+    st.write('-----')
+
+    add_vertical_space()
+
+
+    # Mamografia (50-69 anos)
+    mamografia = dados_filtrados[
+        (dados_filtrados["IDADE"].between(50, 69)) & (dados_filtrados["SEXO"] == "F")
+    ]
+    st.markdown("### Mamografia (50-69 anos)")
+    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(
+            mamografia[["NOME", "RUA", "NUM", "ATUALIZADO", "IDADE", "Período"]].sort_values(
+                by="ATUALIZADO", ascending=False
+            ),
+            hide_index=True,
+        )
+    with col2:
+        st.markdown(f"#### Total de usuários: {len(mamografia)}")
+
+
+
+    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.")
+    if on:    
+        st.markdown("### Crianças até 2 anos")
+        fig_criancasdois = create_scatter_plot(criancasdois, f"Crianças até 2 anos - {rua_selecionada}")
+        st.plotly_chart(fig_criancasdois, use_container_width=True)
+        
+        col1, col2 = st.columns([0.4, 0.6])
+        with col1:
+            st.dataframe(
+                criancasdois[["NOME", "RUA", "NUM", "ATUALIZADO", "IDADE", "Período"]].sort_values(
+                    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}")
+        st.plotly_chart(fig_criancasquatro, use_container_width=True)
+
+        col1, col2 = st.columns([0.4, 0.6])
+        with col1:
+            st.dataframe(
+                criancasquatro[["NOME", "RUA", "NUM", "ATUALIZADO", "IDADE", "Período"]].sort_values(
+                    by="ATUALIZADO", ascending=False
+                ),
+                hide_index=True,
+        )
+        with col2:
+            st.markdown(f"#### Total de usuários: {len(criancasquatro)}")
+
+    st.write('-----------')
+    # Percentage of updates by period
+    st.subheader(
+        f"Porcentagem de Atualizações por {granularidade} na Rua {rua_selecionada}"
+    )
+
+    period_count = dados_filtrados["Período"].value_counts().sort_index()
+    period_percent = (period_count / len(dados_filtrados)) * 100
+
+    period_data = pd.DataFrame(
+        {
+            "Período": period_count.index,
+            "Porcentagem": period_percent.values.round(2),
+            "Atualizações": period_count.values,
+        }
+    )
+
+    st.dataframe(period_data, hide_index=True)
+
+    fig_period = px.bar(
+        period_data,
+        x="Período",
+        y="Porcentagem",
+        text="Atualizações",
+        title=f"Porcentagem de Atualizações por {granularidade}",
+        color="Porcentagem",
+        color_continuous_scale="Viridis",
+    )
+
+    fig_period.update_traces(
+        texttemplate="%{text}",
+        textposition="outside",
+        hovertemplate="%{x}: %{y:.2f}%<br>Atualizações: %{text}<extra></extra>",
+    )
+    fig_period.update_layout(
+        xaxis_title=granularidade,
+        yaxis_title="Porcentagem",
+        yaxis_tickformat=".2f",
+        plot_bgcolor="white",
+    )
+    fig_period.update_xaxes(showgrid=True, gridwidth=1, gridcolor="lightgray")
+    fig_period.update_yaxes(showgrid=True, gridwidth=1, gridcolor="lightgray")
+
+    st.plotly_chart(fig_period, use_container_width=True)
+else: 
     st.markdown('# Insira o arquivo com os dados')