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with pm.Model() as model_30:
    #priori
    p_30 = pm.Uniform('p_30',lower=0, upper=1)
    
    #likelihood
    obs_30 = pm.Bernoulli('obs_30', p_30, observed=g30_1)
    
    #MCMC
    step = pm.Metropolis()
    trace = pm.sample(2000, step = step)

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#retenção de 1 dia
g30_1 = df_game.query("version == 'gate_30'")['retention_1'].values.astype(int)
g40_1 = df_game.query("version == 'gate_40'")['retention_1'].values.astype(int)

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# To add a new cell, type '# %%'
# To add a new markdown cell, type '# %% [markdown]'
# %%
import pandas as pd 
import seaborn as sns 
import plotly.express as px 


# %%
#importando dataset

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$ heroku create cartola-dash # change my-dash-app to a unique name
$ heroku git:remote -a cartola-dash
$ git add . # add all files to git
$ git commit -m 'Deploy Heroku'
$ git push heroku master # deploy code to heroku
$ heroku ps:scale web=1  # run the app with a 1 heroku "dyno"

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from dash.dependencies import Input, Output, State
#import helper.coleta_dados as cd
from app import app, cache
import plotly.express as px

import pandas as pd 
import numpy as np 

TIMEOUT = 60

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#Callback para a exibição do gráfico com o histórico do jogador
@app.callback(
    Output('tab-01-scatter-pontos','figure'),
    [Input('drop-clube-01','value'), 
    Input('drop-posicao-01','value'),
    Input('drop-jogador-01','value')]
)
def update_scatter_jogador(clube,posicao,jogador):
    #Filtragem do dataframe
    df_filtered = df[(df['atletas.clube.id.full.name']==clube) & \

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#filtrando os jogadores pela posição e o clube
@app.callback(
    #Colocamos com Output o próprio Dropdown de jogadores
    Output('drop-jogador-01', 'options'),
    #Lista de inputs (clubes e posições)
    [Input('drop-clube-01', 'value'),Input('drop-posicao-01', 'value')])
def set_jogador_values(clube,posicao):
    #Criação de um dataframe somente com os dados filtrados
    df_filtered = df[(df['atletas.clube.id.full.name']==clube) & (df['atletas.posicao_id']==posicao)]
    #retorna a lista de jogadores com o filtro aplicado

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#criando dataframe com os dados das rodadas
df = fetch_github()

#criando a lista para o menu Dropdown com todos os clubes do campeonato
@app.callback(
    Output('drop-clube-01', 'options'),
    [Input('drop-clube-01', 'search_value')])
def set_clube_values(search_value):
    return [{'label': i, 'value': i} for i in df['atletas.clube.id.full.name'].unique()]

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def fetch_github():
    #criando as urls para 7 rodadas
    urls = []
    for i in range(7):
        urls.append(f'https://raw.githubusercontent.com/henriquepgomide/caRtola/master/data/2020/rodada-{i+1}.csv')

    #criando lista de dataframes das rodadas
    rodadas = []
    for url in urls:
        rodadas.append(pd.read_csv(url))

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import dash_core_components as dcc
import dash_bootstrap_components as dbc
import dash_html_components as html
import construtores.layout as cl

#inserindo a navbar
navbar = dbc.Navbar(
        dbc.Container(
            [
                html.A(