fix: corrige cálculo da média diária considerando todos os 365 dias do ano

create_nb.py

@@ -109,17 +109,24 @@ Começaremos focando em 5 trechos (alvo variável).
 cells.append(nbf.v4.new_code_cell("""# Demanda diária por trecho
 demanda_diaria = df_c97.groupby(['Trecho', 'Data Apenas'])['PAX'].sum().reset_index()
 
+# Criar um range de datas para todo o ano de 2025 para contabilizar os dias sem voo
+import itertools
+datas_2025 = pd.date_range(start='2025-01-01', end='2025-12-31').date
+todos_trechos = demanda_diaria['Trecho'].unique()
+idx = pd.MultiIndex.from_product([todos_trechos, datas_2025], names=['Trecho', 'Data Apenas'])
+demanda_diaria_completa = pd.DataFrame(index=idx).reset_index()
+
+# Mesclar com os dados reais e preencher NaN com 0
+demanda_diaria_completa = pd.merge(demanda_diaria_completa, demanda_diaria, on=['Trecho', 'Data Apenas'], how='left').fillna({'PAX': 0})
+
 # Estatísticas (Média e Desvio Padrão) por trecho
-estatisticas_trechos = demanda_diaria.groupby('Trecho').agg(
+estatisticas_trechos = demanda_diaria_completa.groupby('Trecho').agg(
     Media_PAX_Diario=('PAX', 'mean'),
     Desvio_Padrao_PAX=('PAX', 'std'),
     Total_PAX=('PAX', 'sum'),
-    Dias_Operados=('Data Apenas', 'count')
+    Dias_Operados=('PAX', lambda x: (x > 0).sum())
 ).reset_index()
 
-# Preencher NaN no desvio padrão (caso operado apenas 1 dia) com 0
-estatisticas_trechos['Desvio_Padrao_PAX'] = estatisticas_trechos['Desvio_Padrao_PAX'].fillna(0)
-
 # Ordenar pelas rotas de maior média de PAX diário
 estatisticas_trechos = estatisticas_trechos.sort_values(by='Media_PAX_Diario', ascending=False)