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@@ -2,10 +2,10 @@ from datasets import load_dataset, concatenate_datasets
 import pandas as pd
 import gradio as gr
 
-def load_and_concatenate_datasets():
+def load_and_concatenate_datasets(music_csv_path, notes_csv_path):
     # Carregar os datasets
-    music_dataset = load_dataset('csv', data_files={'train': 'path/to/music_dataset.csv'})
-    notes_dataset = load_dataset('csv', data_files={'train': 'path/to/notes_dataset.csv'})
+    music_dataset = load_dataset('csv', data_files={'train': music_csv_path})
+    notes_dataset = load_dataset('csv', data_files={'train': notes_csv_path})
 
     # Concatenar os datasets
     combined_dataset = concatenate_datasets([music_dataset['train'], notes_dataset['train']])
@@ -15,10 +15,22 @@ def load_and_concatenate_datasets():
 
     return combined_df
 
-def display_combined_dataset():
-    df = load_and_concatenate_datasets()
-    return df.head()  # Mostra as primeiras linhas do dataset combinado
+def display_combined_dataset(music_csv_path, notes_csv_path):
+    df = load_and_concatenate_datasets(music_csv_path, notes_csv_path)
+    
+    # Selecionar colunas relevantes para exibição
+    display_columns = ['title', 'artist', 'year', 'lyrics', 'chords'] if 'lyrics' in df.columns and 'chords' in df.columns else df.columns
+    display_df = df[display_columns].head()  # Mostra as primeiras linhas do dataset combinado
+    
+    return display_df
 
 # Configurar a interface Gradio
-iface = gr.Interface(fn=display_combined_dataset, inputs=[], outputs="dataframe")
+iface = gr.Interface(
+    fn=display_combined_dataset,
+    inputs=[gr.inputs.Textbox(lines=1, placeholder="Caminho para o CSV de Música"), gr.inputs.Textbox(lines=1, placeholder="Caminho para o CSV de Notas")],
+    outputs="dataframe",
+    title="Combinação de Datasets de Música e Notas Musicais",
+    description="Insira os caminhos para os arquivos CSV dos datasets de músicas e notas musicais para visualizar os dados combinados."
+)
+
 iface.launch(share=True)  # share=True para gerar um link público