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d3db32a
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app.py
CHANGED
@@ -5,6 +5,7 @@ from difflib import get_close_matches
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import re # Importa o módulo de expressões regulares
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bens_df = pd.read_excel('bens_tab.xlsx')
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def fetch_data_to_dataframe(query, limit=50, source="mercadolibre"):
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10 |
if source == "mercadolibre":
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@@ -69,7 +70,7 @@ def integrated_app(query, titulo, EC, PU):
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69 |
return "Nenhum item similar encontrado.", pd.DataFrame()
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70 |
else:
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71 |
mean_price = df_similares['Price'].mean()
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72 |
-
fator_avaliacao = calcular_fator_avaliacao(
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73 |
valor_avaliacao = max(mean_price * fator_avaliacao, ((VR)* mean_price))
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74 |
return f"Valor Médio do Bem: R$ {mean_price:.2f}, Fator de Avaliação: {fator_avaliacao*100:.2f}%, Valor de Avaliação: R$ {valor_avaliacao:.2f}", df_similares
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75 |
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5 |
import re # Importa o módulo de expressões regulares
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6 |
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7 |
bens_df = pd.read_excel('bens_tab.xlsx')
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8 |
+
print(bens_df)
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9 |
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10 |
def fetch_data_to_dataframe(query, limit=50, source="mercadolibre"):
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11 |
if source == "mercadolibre":
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70 |
return "Nenhum item similar encontrado.", pd.DataFrame()
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71 |
else:
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72 |
mean_price = df_similares['Price'].mean()
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73 |
+
fator_avaliacao = calcular_fator_avaliacao(titulo, EC, PU)
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74 |
valor_avaliacao = max(mean_price * fator_avaliacao, ((VR)* mean_price))
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75 |
return f"Valor Médio do Bem: R$ {mean_price:.2f}, Fator de Avaliação: {fator_avaliacao*100:.2f}%, Valor de Avaliação: R$ {valor_avaliacao:.2f}", df_similares
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