Update app.py

app.py

@@ -95,7 +95,7 @@ filtered_df = pd.concat(adjusted_rows)
 #col1, col2, col3 = st.columns(3) # This divides the page into three equal parts
 
 # Set custom width for columns
-col1, col2, col3 = st.columns([3,1,2])
+col1, col2, col3 = st.columns([2,1,1])
 
 # Display the Forecasts values in the first column
 col1.header('Composição da RLIT')
@@ -294,7 +294,7 @@ if not filtered_df.empty:
         st.error(f"Error in processing data: {str(e)}")
 
 else:
-    col4.warning('No data available for the selected filters.')
+    col5.warning('No data available for the selected filters.')
 
 
 data = {
@@ -309,7 +309,7 @@ df = pd.DataFrame(data, index=index_names).reset_index().melt(id_vars='index', v
 
 # Create the bar chart
 fig = px.bar(df, x='index', y='Value', color='Period', barmode='group')
-col5.write(fig)
+col4.write(fig)
 
 st.markdown("""
     <b>Observação:</b> Previsões realizadas com dados extraídos do Relatório Resumido de Execução Orçamentária (RREO) até o 6º bimestre de 2023 no Sistema de Informações Contábeis e Fiscais do Setor Público Brasileiro (SICONFI).