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@@ -2,7 +2,6 @@ import gradio as gr
2
  import pandas as pd
3
  import statsmodels.api as sm
4
  import numpy as np
5
- import io
6
 
7
  df = pd.read_excel('MOD_VC.xlsx', 'DF')
8
 
@@ -36,18 +35,16 @@ def predict(file):
36
  input_df['LI_IC'] = inter_conf[:, 0]
37
  input_df['LS_IC'] = inter_conf[:, 1]
38
 
39
- # Convertendo o DataFrame de volta para um arquivo Excel
40
- output = io.BytesIO()
41
- with pd.ExcelWriter(output, engine='xlsxwriter') as writer:
42
- input_df.to_excel(writer, index=False)
43
- output.seek(0)
44
 
45
- return output.getvalue()
46
 
47
  iface = gr.Interface(
48
  fn=predict,
49
  inputs=gr.File(label="Carregue seu arquivo XLS/XLSX"),
50
- outputs=gr.File(),
51
  title="Vera Cruz - Avaliação em massa",
52
  description="Faça o upload de um arquivo XLS/XLSX para previsão em massa. Download de planilha de exemplo [aqui]('https://huggingface.co/spaces/fschwartzer/VC_MASSA/resolve/main/teste.xlsx')."
53
  )
 
2
  import pandas as pd
3
  import statsmodels.api as sm
4
  import numpy as np
 
5
 
6
  df = pd.read_excel('MOD_VC.xlsx', 'DF')
7
 
 
35
  input_df['LI_IC'] = inter_conf[:, 0]
36
  input_df['LS_IC'] = inter_conf[:, 1]
37
 
38
+ # Save the output DataFrame as an XLS file
39
+ output_file = 'avaliacao_massa.xlsx'
40
+ input_df.to_excel(output_file, index=False)
 
 
41
 
42
+ return output_file
43
 
44
  iface = gr.Interface(
45
  fn=predict,
46
  inputs=gr.File(label="Carregue seu arquivo XLS/XLSX"),
47
+ outputs=gr.File(label="Baixar arquivo"),
48
  title="Vera Cruz - Avaliação em massa",
49
  description="Faça o upload de um arquivo XLS/XLSX para previsão em massa. Download de planilha de exemplo [aqui]('https://huggingface.co/spaces/fschwartzer/VC_MASSA/resolve/main/teste.xlsx')."
50
  )