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@@ -117,47 +117,47 @@ class StudentAnalyzer:
         self.tarefas_df['Aluno_Pattern'] = self.tarefas_df['Aluno'].apply(extract_pattern)
         return self.calculate_metrics()
 
-        def calculate_metrics(self) -> pd.DataFrame:
-            """Calcula métricas de desempenho dos alunos, eliminando duplicatas e normalizando valores."""
-            try:
-                metrics_df = pd.DataFrame()
-        
-                # Agrupar por aluno para eliminar duplicatas
-                grouped_tasks = self.tarefas_df.groupby(['Aluno_Pattern']).agg({
-                    'Aluno': 'first',  # Mantém o primeiro nome encontrado
-                    'Duração': 'sum',  # Soma total do tempo
-                    'Nota': 'sum',     # Soma total dos acertos
-                }).reset_index()
-        
-                # Contar número de tarefas por aluno
-                task_counts = self.tarefas_df.groupby('Aluno_Pattern').size().reset_index(name='total_tarefas')
-                grouped_tasks = grouped_tasks.merge(task_counts, on='Aluno_Pattern', how='left')
-        
-                for _, aluno in self.alunos_df.iterrows():
-                    aluno_pattern = aluno['Aluno_Pattern']
-                    aluno_data = grouped_tasks[grouped_tasks['Aluno_Pattern'] == aluno_pattern]
+    def calculate_metrics(self) -> pd.DataFrame:
+        """Calcula métricas de desempenho dos alunos, eliminando duplicatas e normalizando valores."""
+        try:
+            metrics_df = pd.DataFrame()
+            
+            # Agrupar por aluno para eliminar duplicatas
+            grouped_tasks = self.tarefas_df.groupby(['Aluno_Pattern']).agg({
+                'Aluno': 'first',  # Mantém o primeiro nome encontrado
+                'Duração': 'sum',  # Soma total do tempo
+                'Nota': 'sum',     # Soma total dos acertos
+            }).reset_index()
+            
+            # Contar número de tarefas por aluno
+            task_counts = self.tarefas_df.groupby('Aluno_Pattern').size().reset_index(name='total_tarefas')
+            grouped_tasks = grouped_tasks.merge(task_counts, on='Aluno_Pattern', how='left')
             
-                    if not aluno_data.empty:
-                        # Calcular métricas por aluno
-                        total_tarefas = aluno_data['total_tarefas'].iloc[0]
-                        total_acertos = aluno_data['Nota'].iloc[0]
-                        duracao_total = aluno_data['Duração'].iloc[0]
+            for _, aluno in self.alunos_df.iterrows():
+                aluno_pattern = aluno['Aluno_Pattern']
+                aluno_data = grouped_tasks[grouped_tasks['Aluno_Pattern'] == aluno_pattern]
                 
-                        metrics = {
-                            'Nome do Aluno': aluno['Nome do Aluno'],
-                            'Tarefas Completadas': total_tarefas,
-                            'Acertos Absolutos': total_acertos,
-                            'Total Tempo': str(duracao_total),
-                            'Tempo Médio por Tarefa': str(duracao_total / total_tarefas if total_tarefas > 0 else timedelta(0))
-                        }
-                        metrics_df = pd.concat([metrics_df, pd.DataFrame([metrics])], ignore_index=True)
-        
-                # Ordenar por acertos e resetar índice
-                return metrics_df.sort_values('Acertos Absolutos', ascending=False).reset_index(drop=True)
-        
-            except Exception as e:
-                logging.error(f"Erro ao calcular métricas: {str(e)}")
-                raise
+                if not aluno_data.empty:
+                    # Calcular métricas por aluno
+                    total_tarefas = aluno_data['total_tarefas'].iloc[0]
+                    total_acertos = aluno_data['Nota'].iloc[0]
+                    duracao_total = aluno_data['Duração'].iloc[0]
+                    
+                    metrics = {
+                        'Nome do Aluno': aluno['Nome do Aluno'],
+                        'Tarefas Completadas': total_tarefas,
+                        'Acertos Absolutos': total_acertos,
+                        'Total Tempo': str(duracao_total),
+                        'Tempo Médio por Tarefa': str(duracao_total / total_tarefas if total_tarefas > 0 else timedelta(0))
+                    }
+                    metrics_df = pd.concat([metrics_df, pd.DataFrame([metrics])], ignore_index=True)
+            
+            # Ordenar por acertos e resetar índice
+            return metrics_df.sort_values('Acertos Absolutos', ascending=False).reset_index(drop=True)
+            
+        except Exception as e:
+            logging.error(f"Erro ao calcular métricas: {str(e)}")
+            raise
 
 class ReportGenerator:
     """Classe responsável pela geração de relatórios e visualizações."""