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@@ -7,15 +7,15 @@ import datetime
 # Load the CSV file
 df = pd.read_csv("anomalies.csv", quotechar='"')
 
-df.rename(columns={"ds": "Ano e mês", "real": "Despesa", "group": "Grupo"}, inplace=True)
+df.rename(columns={"ds": "Ano e mês", "real": "Valor Monetário", "group": "Grupo"}, inplace=True)
 
 print(df)
 
 # Filter 'real' higher than 10 Million
-df= df[df['real'] >= 1000000.]
+df= df[df['Valor Monetário'] >= 1000000.]
 
 # Convert 'real' column to standard float format and then to strings
-df['real'] = df['real'].apply(lambda x: f"{x:.2f}")
+df['Valor Monetário'] = df['Valor Monetário'].apply(lambda x: f"{x:.2f}")
 
 # Fill NaN values and convert all columns to strings
 df = df.fillna('').astype(str)