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@@ -82,31 +82,14 @@ def obter_disciplinas_validas(df):
         if pd.isna(disciplina) or disciplina == '':
             continue
             
-        notas = pd.to_numeric(row[colunas_notas], errors='coerce').fillna(0)
-        freq = pd.to_numeric(row[colunas_freq], errors='coerce').fillna(0)
+        notas = row[colunas_notas].astype(float)
+        freq = row[colunas_freq].astype(float)
         
         if (notas > 0).any() or (freq > 0).any():
             disciplinas_validas.append(disciplina)
     
     return disciplinas_validas
 
-def gerar_paleta_cores(n_cores):
-    """Gera uma paleta de cores distintas para o número de disciplinas."""
-    cores_base = [
-        '#DC143C', '#4169E1', '#9370DB', '#32CD32', '#FF8C00', 
-        '#00CED1', '#FF69B4', '#8B4513', '#4B0082', '#556B2F',
-        '#B8860B', '#483D8B', '#008B8B', '#8B008B', '#8B0000'
-    ]
-    
-    # Se precisar de mais cores, gerar automaticamente
-    if n_cores > len(cores_base):
-        HSV_tuples = [(x/n_cores, 0.8, 0.9) for x in range(n_cores)]
-        cores_extras = ['#%02x%02x%02x' % tuple(int(x*255) for x in colorsys.hsv_to_rgb(*hsv)) 
-                       for hsv in HSV_tuples]
-        return cores_extras
-    
-    return cores_base[:n_cores]
-
 def plotar_evolucao_bimestres(df_filtrado, temp_dir):
     """Plota gráfico de evolução das notas por bimestre."""
     # Obter disciplinas válidas
@@ -133,11 +116,13 @@ def plotar_evolucao_bimestres(df_filtrado, temp_dir):
         dados_disciplina = df_filtrado[df_filtrado['Disciplina'] == disciplina]
         if not dados_disciplina.empty:
             notas = dados_disciplina[colunas_notas].values[0]
-            notas_validas = pd.to_numeric(notas, errors='coerce').fillna(0) > 0
+            # Converter para Series do pandas
+            notas_series = pd.Series(notas)
+            notas_validas = pd.to_numeric(notas_series, errors='coerce').replace([np.nan, 0], 0) > 0
             
             if any(notas_validas):
                 bimestres = np.arange(1, len(colunas_notas) + 1)[notas_validas]
-                notas_filtradas = pd.to_numeric(notas[notas_validas], errors='coerce').fillna(0)
+                notas_filtradas = pd.to_numeric(notas_series[notas_validas], errors='coerce').fillna(0)
                 
                 plt.plot(bimestres, notas_filtradas,
                         color=cores[idx % len(cores)],
@@ -154,6 +139,7 @@ def plotar_evolucao_bimestres(df_filtrado, temp_dir):
                                xytext=(0, 5), 
                                ha='center',
                                fontsize=8)
+
     
     plt.title('Evolução das Médias por Disciplina ao Longo dos Bimestres')
     plt.xlabel('Bimestres')