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@@ -31,23 +31,14 @@ from datasets import load_dataset
 global dir_hf
 dir_hf = 'jwsouza13/ved'
 
-def load_data_folder(folder_name):
-    """
-    Carrega TODOS os arquivos .csv de uma pasta específica de um dataset 
-    do Hugging Face e os combina em um único DataFrame.
-    
-    folder_name: 'ved_1', 'ved_2' ou 'eVED'
-    """
-    path_glob = f"{folder_name}/*.csv"
-    print(f"Carregando arquivos de: {dir_hf} na pasta {path_glob}")
-
-    dataset = load_dataset(
-        dir_hf, 
-        data_files=path_glob
-    )
-    df_completo = dataset['train'].to_pandas()
-    
-    return df_completo
+folder = 'eVED' # ou 'ved_1', 'ved_2'
+path_glob = f"{folder}/*.csv"
+
+dataset = load_dataset(
+    dir_hf, 
+    data_files=path_glob
+  )
+df_completo = dataset['train'].to_pandas()
 ```
 
 Fazendo o merge para integrar as informações 
@@ -57,8 +48,7 @@ info_ice_hev = pd.read_excel('https://huggingface.co/datasets/jwsouza13/ved/reso
 info_phev_ev = pd.read_excel('https://huggingface.co/datasets/jwsouza13/ved/resolve/main/VED_Static_Data_PHEV%26EV.xlsx')
 info_data = pd.concat([info_ice_hev, info_phev_ev], ignore_index=True)
 
-data_eved = load_data_folder("eVED") # por exemplo
-df = data_eved.merge(info_data, on='VehId', how='left')
+df = df_completo.merge(info_data, on='VehId', how='left')
 
 df_ice = df[df['Vehicle Type'] == 'ICE']
 df_hev = df[df['Vehicle Type'] == 'HEV']