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@@ -10,9 +10,9 @@ def generate_poste_dat_file(df_shipping_mark_input, df_shipment_order_input):
 
     Args:
         df_shipping_mark_input (pd.DataFrame): DataFrame contenente le shipping mark e i riferimenti d'ordine.
-                                             Deve contenere le colonne 'shippingMark' e 'orderRef'.
+                                             Deve contenere le colonne 'shippingMark', 'totalWeight', 'totalVolume'.
         df_shipment_order_input (pd.DataFrame): DataFrame contenente i dettagli dell'ordine.
-                                              Deve contenere 'orderRef' e i campi relativi al destinatario.
+                                              Deve contenere 'orderRef', 'orderDate' e i campi relativi al destinatario.
 
     Returns:
         tuple: (str, str) contenente i percorsi dei file .dat e .dis generati, o (None, None) in caso di errore.
@@ -23,12 +23,12 @@ def generate_poste_dat_file(df_shipping_mark_input, df_shipment_order_input):
         df_shipment_order = df_shipment_order_input.copy()
 
         # Assicurati che i nomi delle colonne siano in minuscolo per una maggiore robustezza
-        # Nota: per nomi con punti come 'consignee.partner.address.address', .lower() li mantiene così.
         df_shipping_mark.columns = df_shipping_mark.columns.str.lower()
         df_shipment_order.columns = df_shipment_order.columns.str.lower()
 
         # Verifica la presenza delle colonne necessarie nel file shipping mark
-        required_shipping_mark_cols = ['shippingmark', 'orderref']
+        # Ora include totalweight e totalvolume
+        required_shipping_mark_cols = ['shippingmark', 'orderref', 'totalweight', 'totalvolume']
         if not all(col in df_shipping_mark.columns for col in required_shipping_mark_cols):
             st.error(f"Il file delle shipping mark deve contenere le colonne: {required_shipping_mark_cols}")
             return None, None
@@ -36,54 +36,32 @@ def generate_poste_dat_file(df_shipping_mark_input, df_shipment_order_input):
         # Mapping dei nomi delle colonne dal file ShipmentOrder_ ai nomi interni/standardizzati.
         # **IMPORTANTE**: Le chiavi di questo dizionario devono corrispondere esattamente
         # ai nomi delle colonne (in minuscolo) presenti nel tuo file ShipmentOrder_.xlsx.
+        # Se le tue colonne sono "consegnee.partner.address.address", DEVONO ESSERE ESATTAMENTE COSÌ.
+        # Se sono flat come "consignee_address", devi modificare queste chiavi.
         column_mapping = {
-            # Campi mittente non presi da file, ma dal mapping fisso.
-            # Campi destinatario che si aspettano dal file ShipmentOrder_.
-            'rag. sociale destinatario': 'ragione_sociale_destinatario',
-            'contatto destinatario': 'consignee_contact', # Assunto il nome della colonna in Excel sia 'Contatto Destinatario'
-            'tipo via destinatario': 'consignee_street_type',
-            'via destinatario': 'consignee_address',
-            'numero civico destinatario': 'consignee_house_number',
-            'numero di telefono destinatario': 'consignee_phone',
-            'cap destinatario': 'consignee_zip_code',
-            'località destinatario': 'consignee_city',
-            'provincia destinatario': 'consignee_province',
-            'numero colli': 'num_packages',
-            'peso colli': 'package_weight',
-            # 'codice servizio' è ora un valore fisso STD (Campo 34)
-            # 'identificativo collo' (shippingMark) viene dal primo file (Campo 42)
-            # 'filiale' è ora un valore fisso FIL05 (Campo 43)
-            # 'tipo cliente' è ora un valore fisso MGCS (Campo 49)
+            # Campi destinatario e data che si aspettano dal file ShipmentOrder_.
+            'orderdate': 'order_date', # Per Campo 7
+            'consegnee.partner.businessname': 'ragione_sociale_destinatario', # Campo 20
+            'consegnee.partner.contact.name': 'consignee_contact', # Campo 21
+            'consegnee.partner.address.streettype': 'consignee_street_type', # Campo 22
+            'consegnee.partner.address.address': 'consignee_address', # Campo 23
+            'consegnee.partner.address.addressnumber': 'consignee_house_number', # Campo 24
+            'consegnee.partner.phone.number': 'consignee_phone', # Campo 25
+            'consegnee.partner.address.zipcode': 'consignee_zip_code', # Campo 26
+            'consegnee.partner.address.city': 'consignee_city', # Campo 27
+            'consegnee.partner.address.province': 'consignee_province', # Campo 28 (assumendo che esista questa colonna per la provincia)
+            # Nota: 'consegnee.partner.address.country' non è nel tracciato .dat fornito.
         }
 
-        # Aggiorna il mapping basandosi sui nomi di colonna con punti che hai fornito
-        # Se i tuoi nomi di colonna sono letteralmente "consignee.partner.address.address" etc.
-        # allora le chiavi del mapping DEVONO essere esattamente così, in minuscolo.
-        # Potrebbe essere necessario verificare i nomi esatti delle colonne nel tuo Excel.
-        # Ad esempio, se la colonna è "consignee.partner.address.address" in Excel, allora
-        # df_shipment_order.columns.str.lower() darà "consignee.partner.address.address".
-        # Qui aggiorno per includere i nomi con i punti come chiavi.
-        column_mapping.update({
-            'consignee.partner.contact.name': 'consignee_contact',
-            'consignee.partner.address.streettype': 'consignee_street_type',
-            'consignee.partner.address.address': 'consignee_address',
-            'consignee.partner.address.housenumber': 'consignee_house_number',
-            'consignee.partner.phone.number': 'consignee_phone',
-            'consignee.partner.address.zipcode': 'consignee_zip_code',
-            'consignee.partner.address.city': 'consignee_city',
-            'consignee.partner.address.province': 'consignee_province',
-        })
-
-
         # Applica il mapping delle colonne a df_shipment_order.
-        # La funzione lambda `x.lower()` viene applicata ai nomi delle colonne attuali
+        # La funzione lambda `x` viene applicata ai nomi delle colonne attuali (già in minuscolo)
         # e poi cerca nel `column_mapping`.
         df_shipment_order = df_shipment_order.rename(columns=lambda x: column_mapping.get(x, x))
 
-
-        # Assicurati che 'orderref' sia presente in df_shipment_order dopo il rename
-        if 'orderref' not in df_shipment_order.columns:
-            st.error(f"Il file degli ordini deve contenere la colonna 'orderRef' (anche dopo il mapping).")
+        # Assicurati che 'orderref' e 'order_date' siano presenti in df_shipment_order dopo il rename
+        required_shipment_order_cols = ['orderref', 'order_date']
+        if not all(col in df_shipment_order.columns for col in required_shipment_order_cols):
+            st.error(f"Il file degli ordini deve contenere le colonne: {required_shipment_order_cols} (anche dopo il mapping).")
             return None, None
 
         # Pulisci le colonne di join per una corrispondenza robusta (rimuovi spazi e assicurati che siano stringhe)
@@ -104,16 +82,16 @@ def generate_poste_dat_file(df_shipping_mark_input, df_shipment_order_input):
         # Basato sul NUOVO tracciato fornito.
         fixed_and_default_values = {
             # Campi fissi Mittente (Campi 1-18) - Valori dalla tua ultima tabella
-            'codice_identificativo_cliente': 'CLI000000009', # Campo 1
+            'codice_identificativo_cliente_fixed': 'CLI000000009', # Campo 1
             'id_ldv_fixed': 'FIL01',                        # Campo 2
             'tipo_spedizione_fixed': 'N',                   # Campo 3
-            'attivazione_ritiro': 'N',                      # Campo 4
-            'stampa_ldv': 'N',                              # Campo 5
+            'attivazione_ritiro_fixed': 'N',                      # Campo 4
+            'stampa_ldv_fixed': 'N',                              # Campo 5
             # Campo 6 (orderref) dal file
-            'data_spedizione_derived': datetime.now().strftime("%Y%m%d"), # Campo 7 (Data corrente)
+            # Campo 7 (data_spedizione_derived) è derivato da order_date dal file
             'ritiro_mp_fixed': 'P',                         # Campo 8
             'codice_indirizzo_mittente_fixed': 'IND001',    # Campo 9
-            'ragione_sociale_mittente_fixed': 'POSTE LOGISTICS', # Campo 10
+            'ragione_sociale_mittente_fixed': 'Poste Logistics', # Campo 10
             'contatto_mittente_fixed': 'postelogistics@poste.it', # Campo 11
             'tipo_via_mittente_fixed': 'Via',               # Campo 12
             'via_mittente_fixed': 'Via da Inserire',        # Campo 13
@@ -136,43 +114,44 @@ def generate_poste_dat_file(df_shipping_mark_input, df_shipment_order_input):
         #                'derived' (calcolato, es. data_spedizione_derived)
         dat_format_spec = [
             # BLOCCO MITTENTE FISSO (Campi 1-18 dal NUOVO tracciato)
-            {'name': 'codice_identificativo_cliente', 'length': 12, 'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True, 'source_type': 'fixed'}, # 1
-            {'name': 'id_ldv_fixed',                'length': 30, 'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True, 'source_type': 'fixed'}, # 2
-            {'name': 'tipo_spedizione_fixed',       'length': 1,  'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True, 'source_type': 'fixed'}, # 3
-            {'name': 'attivazione_ritiro',          'length': 1,  'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True, 'source_type': 'fixed'}, # 4
-            {'name': 'stampa_ldv',                  'length': 1,  'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True, 'source_type': 'fixed'}, # 5
-            {'name': 'orderref',                    'length': 25, 'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True, 'source_type': 'file'}, # 6 (Numero Riferimento Spedizione - dal file)
-            {'name': 'data_spedizione_derived',     'length': 8,  'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True, 'source_type': 'derived'}, # 7 (Data corrente AAAAMMGG)
-            {'name': 'ritiro_mp_fixed',             'length': 1,  'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True, 'source_type': 'fixed'}, # 8
-            {'name': 'codice_indirizzo_mittente_fixed', 'length': 20, 'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True, 'source_type': 'fixed'}, # 9
-            {'name': 'ragione_sociale_mittente_fixed',  'length': 40, 'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True, 'source_type': 'fixed'}, # 10
-            {'name': 'contatto_mittente_fixed',     'length': 20, 'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True, 'source_type': 'fixed'}, # 11
-            {'name': 'tipo_via_mittente_fixed',     'length': 5,  'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True, 'source_type': 'fixed'}, # 12
-            {'name': 'via_mittente_fixed',          'length': 30, 'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True, 'source_type': 'fixed'}, # 13
-            {'name': 'numero_civico_mittente_fixed','length': 5,  'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True, 'source_type': 'fixed'}, # 14
-            {'name': 'numero_telefono_mittente_fixed', 'length': 15, 'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True, 'source_type': 'fixed'}, # 15
-            {'name': 'cap_mittente_fixed',          'length': 9,  'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True, 'source_type': 'fixed'}, # 16
-            {'name': 'localita_mittente_fixed',     'length': 30, 'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True, 'source_type': 'fixed'}, # 17
-            {'name': 'provincia_mittente_fixed',    'length': 2,  'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True, 'source_type': 'fixed'}, # 18
+            {'name': 'codice_identificativo_cliente_fixed', 'length': 12, 'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True}, # 1
+            {'name': 'id_ldv_fixed',                'length': 30, 'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True}, # 2
+            {'name': 'tipo_spedizione_fixed',       'length': 1,  'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True}, # 3
+            {'name': 'attivazione_ritiro_fixed',          'length': 1,  'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True}, # 4
+            {'name': 'stampa_ldv_fixed',                  'length': 1,  'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True}, # 5
+            {'name': 'orderref',                    'length': 25, 'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True}, # 6 (Numero Riferimento Spedizione - dal file shipping mark)
+            {'name': 'order_date',                  'length': 8,  'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True}, # 7 (Data della spedizione - da orderDate dal file shipmentOrder)
+            {'name': 'ritiro_mp_fixed',             'length': 1,  'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True}, # 8
+            {'name': 'codice_indirizzo_mittente_fixed', 'length': 20, 'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True}, # 9
+            {'name': 'ragione_sociale_mittente_fixed',  'length': 40, 'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True}, # 10
+            {'name': 'contatto_mittente_fixed',     'length': 20, 'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True}, # 11
+            {'name': 'tipo_via_mittente_fixed',     'length': 5,  'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True}, # 12
+            {'name': 'via_mittente_fixed',          'length': 30, 'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True}, # 13
+            {'name': 'numero_civico_mittente_fixed','length': 5,  'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True}, # 14
+            {'name': 'numero_telefono_mittente_fixed', 'length': 15, 'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True}, # 15
+            {'name': 'cap_mittente_fixed',          'length': 9,  'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True}, # 16
+            {'name': 'localita_mittente_fixed',     'length': 30, 'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True}, # 17
+            {'name': 'provincia_mittente_fixed',    'length': 2,  'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True}, # 18
+            {'name': 'filler_19_gap',               'length': 60, 'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': False}, # Gap tra 18 e 20
 
             # Campi 20-30 (Destinatario e Colli)
-            {'name': 'ragione_sociale_destinatario','length': 40, 'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True, 'source_type': 'file'}, # 20
-            {'name': 'consignee_contact',           'length': 20, 'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True, 'source_type': 'file'}, # 21
-            {'name': 'consignee_street_type',       'length': 5,  'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True, 'source_type': 'file'}, # 22
-            {'name': 'consignee_address',           'length': 30, 'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True, 'source_type': 'file'}, # 23
-            {'name': 'consignee_house_number',      'length': 5,  'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True, 'source_type': 'file'}, # 24
-            {'name': 'consignee_phone',             'length': 15, 'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True, 'source_type': 'file'}, # 25
-            {'name': 'consignee_zip_code',          'length': 9,  'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True, 'source_type': 'file'}, # 26
-            {'name': 'consignee_city',              'length': 30, 'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True, 'source_type': 'file'}, # 27
-            {'name': 'consignee_province',          'length': 2,  'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True, 'source_type': 'file'}, # 28
-            {'name': 'num_packages',                'length': 3,  'numeric_pad_zero': True, 'decimals': 0, 'mandatory': True, 'source_type': 'file'}, # 29
-            {'name': 'package_weight',              'length': 7,  'numeric_pad_zero': True, 'decimals': 0, 'mandatory': True, 'source_type': 'file'}, # 30
+            {'name': 'ragione_sociale_destinatario','length': 40, 'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True}, # 20 (da file shipmentOrder)
+            {'name': 'consignee_contact',           'length': 20, 'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True}, # 21 (da file shipmentOrder)
+            {'name': 'consignee_street_type',       'length': 5,  'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True}, # 22 (da file shipmentOrder)
+            {'name': 'consignee_address',           'length': 30, 'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True}, # 23 (da file shipmentOrder)
+            {'name': 'consignee_house_number',      'length': 5,  'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True}, # 24 (da file shipmentOrder)
+            {'name': 'consignee_phone',             'length': 15, 'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True}, # 25 (da file shipmentOrder)
+            {'name': 'consignee_zip_code',          'length': 9,  'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True}, # 26 (da file shipmentOrder)
+            {'name': 'consignee_city',              'length': 30, 'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True}, # 27 (da file shipmentOrder)
+            {'name': 'consignee_province',          'length': 2,  'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True}, # 28 (da file shipmentOrder)
+            {'name': 'totalvolume',                 'length': 3,  'numeric_pad_zero': True, 'decimals': 0, 'mandatory': True}, # 29 (Numero colli - da totalVolume da shippingMark)
+            {'name': 'totalweight',                 'length': 7,  'numeric_pad_zero': True, 'decimals': 0, 'mandatory': True}, # 30 (Peso colli - da totalWeight da shippingMark)
 
             # Campi 34, 42, 43, 49 (Servizio, Identificativo, Filiale, Tipo Cliente)
-            {'name': 'service_code_fixed',          'length': 3,  'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True, 'source_type': 'fixed'}, # 34 (STD)
-            {'name': 'shippingmark',                'length': 25, 'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True, 'source_type': 'file'}, # 42 (Identificativo collo - shippingMark)
-            {'name': 'branch_code_fixed',           'length': 2,  'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True, 'source_type': 'fixed'}, # 43 (FIL05)
-            {'name': 'client_type_fixed',           'length': 4,  'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True, 'source_type': 'fixed'}, # 49 (MGCS)
+            {'name': 'service_code_fixed',          'length': 3,  'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True}, # 34 (STD)
+            {'name': 'shippingmark',                'length': 25, 'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True}, # 42 (Identificativo collo - shippingMark)
+            {'name': 'branch_code_fixed',           'length': 2,  'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True}, # 43 (FIL05)
+            {'name': 'client_type_fixed',           'length': 4,  'numeric_pad_zero': False, 'decimals': 0, 'mandatory': True}, # 49 (MGCS)
         ]
 
         # Genera il contenuto del file .dat
@@ -186,28 +165,38 @@ def generate_poste_dat_file(df_shipping_mark_input, df_shipment_order_input):
                 is_numeric_zero_padded = field_spec['numeric_pad_zero']
                 dec_places = field_spec['decimals']
                 is_mandatory = field_spec['mandatory']
-                source_type = field_spec['source_type']
                 
                 value_to_format = ''
 
-                if source_type == 'fixed':
+                if field_name.endswith('_fixed'): # Campi fissi
                     value_to_format = fixed_and_default_values.get(field_name, '')
-                elif source_type == 'file':
+                elif field_name.endswith('_derived'): # Campi derivati (es. data)
+                    if field_name == 'order_date': # Correzione: order_date è da 'file'
+                        value_to_format = row.get(field_name, '')
+                        if pd.notna(value_to_format):
+                            # Tenta di convertire la data nel formato AAAAMMGG
+                            try:
+                                # Se è già una stringa e ha la lunghezza giusta, usala
+                                if isinstance(value_to_format, str) and len(value_to_format) == 8 and value_to_format.isdigit():
+                                    pass
+                                else: # Altrimenti, prova a convertirla da un formato data pandas
+                                    value_to_format = pd.to_datetime(value_to_format).strftime("%Y%m%d")
+                            except Exception:
+                                value_to_format = '' # Fallback se la conversione fallisce
+                        else:
+                            value_to_format = '' # Se NaN, usa vuoto
+
+                    elif field_name == 'data_spedizione_derived': # Data corrente per il campo 7, se non da file
+                        value_to_format = datetime.now().strftime("%Y%m%d")
+                    else:
+                        value_to_format = '' # Fallback per altri derivati
+                elif field_name == 'filler_19_gap':
+                    value_to_format = ' ' * length
+                else: # Campi da prendere direttamente dal DataFrame unito (file)
                     value_to_format = row.get(field_name)
                     # Gestisci NaN dopo la merge, se il campo dal file non è presente per quel record
                     if pd.isna(value_to_format):
                         value_to_format = ''
-                elif source_type == 'derived':
-                    if field_name == 'shippingmark':
-                        # Campo 42: Identificativo collo (shippingMark) prende il valore diretto da shippingmark
-                        original_shipping_mark = row.get('shippingmark', '')
-                        if pd.isna(original_shipping_mark):
-                            original_shipping_mark = ''
-                        value_to_format = str(original_shipping_mark).strip()
-                    elif field_name == 'data_spedizione_derived':
-                        value_to_format = datetime.now().strftime("%Y%m%d")
-                    else:
-                        value_to_format = '' # Fallback per derivati non implementati
                 
                 # Conversione in stringa e pulizia iniziale
                 value_str = str(value_to_format).strip()
@@ -224,10 +213,10 @@ def generate_poste_dat_file(df_shipping_mark_input, df_shipment_order_input):
                     try:
                         clean_value = value_str.replace(',', '.') # Sostituisce virgole con punti
                         
-                        if dec_places > 0: # Campi valuta (non presenti nel nuovo tracciato, ma logica mantenuta)
+                        if dec_places > 0:
                             num_value = float(clean_value) * (10**dec_places)
                             formatted_value = str(int(round(num_value))).rjust(length, '0')
-                        else: # Campi numerici interi
+                        else:
                             formatted_value = str(int(float(clean_value))).rjust(length, '0')
                     except ValueError:
                         formatted_value = '0'.rjust(length, '0') # Fallback se la conversione fallisce
@@ -287,8 +276,8 @@ def app():
         **Nota**: I file Excel devono avere l'intestazione sulla **seconda riga**.
         """)
 
-    shipping_mark_file = st.file_uploader("Carica il file ShippingMark_ (con 'shippingMark' e 'orderRef')", type=["xlsx"])
-    shipment_order_file = st.file_uploader("Carica il file ShipmentOrder_ (con 'orderRef' e dettagli spedizione)", type=["xlsx"])
+    shipping_mark_file = st.file_uploader("Carica il file ShippingMark_ (con 'shippingMark', 'orderRef', 'totalWeight', 'totalVolume')", type=["xlsx"])
+    shipment_order_file = st.file_uploader("Carica il file ShipmentOrder_ (con 'orderRef', 'orderDate' e dettagli destinatario)", type=["xlsx"])
 
     dat_filepath = None
     dis_filepath = None
@@ -303,9 +292,20 @@ def app():
             st.write("Colonne lette da ShippingMark_:", df_shipping_mark.columns.tolist())
             st.write("Colonne lette da ShipmentOrder_:", df_shipment_order.columns.tolist())
 
+            # DEBUGGING: Mostra il DataFrame ShipmentOrder_ dopo la lettura e il mapping
+            st.subheader("Anteprima del DataFrame ShipmentOrder_ (dopo la lettura e il mapping delle colonne):")
+            st.dataframe(df_shipment_order)
 
+            # Esegui la funzione di generazione
             dat_filepath, dis_filepath = generate_poste_dat_file(df_shipping_mark, df_shipment_order)
 
+            # DEBUGGING: Per mostrare df_merged, la variabile deve essere accessibile qui.
+            # Questo richiede una piccola modifica nella funzione generate_poste_dat_file
+            # per restituire anche df_merged, oppure duplicare la logica di merge qui solo per il debug.
+            # Per semplicità, la lascio commentata qui a meno che non ci sia una richiesta specifica.
+            # Oppure puoi ispezionare df_shipment_order e le colonne mappate per vedere i dati.
+
+
         except Exception as e:
             st.error(f"Errore nella lettura dei file Excel: {e}")
             st.warning("Assicurati che i file siano in formato .xlsx, non siano corrotti e che l'intestazione sia effettivamente alla seconda riga.")
@@ -335,15 +335,10 @@ def app():
     st.info("""
         **Nota sulle colonne:**
         Assicurati che i tuoi file Excel contengano le colonne corrette.
-        - Il file `ShippingMark_` deve contenere le colonne 'shippingMark' e 'orderRef'.
-        - Il file `ShipmentOrder_` deve contenere 'orderRef' e i campi specifici per il destinatario e la spedizione (es. 'Contatto Destinatario', 'Via Destinatario', 'Numero colli', 'Peso colli', ecc.).
-        I nomi delle colonne nel tuo file `ShipmentOrder_` devono corrispondere **esattamente** (ignorando maiuscole/minuscole) a quelli indicati nel documento delle specifiche per un corretto mapping. In caso di dubbi, puoi stampare i nomi delle colonne dei DataFrame (ad esempio, aggiungendo `st.write(df_shipping_mark.columns)` dopo la lettura) per verificare.
-
-        **Riguardo il warning `Running pip as the 'root' user` su Hugging Face:**
-        Questo è un messaggio standard di `pip` che indica che il processo di installazione dei pacchetti sta avvenendo con privilegi di root.
-        Generalmente, **non è un problema critico** per la distribuzione su piattaforme come Hugging Face Spaces, dove l'ambiente di esecuzione è isolato e gestito. Puoi ignorarlo tranquillamente; non impedisce il funzionamento della tua applicazione.
+        - Il file `ShippingMark_` deve contenere le colonne 'shippingMark', 'orderRef', 'totalWeight' e 'totalVolume'.
+        - Il file `ShipmentOrder_` deve contenere 'orderRef', 'orderDate' e i campi specifici del destinatario (es. 'consegnee.partner.businessname', 'consegnee.partner.address.address', ecc.).
+        I nomi delle colonne nel tuo file `ShipmentOrder_` devono corrispondere **esattamente** (ignorando maiuscole/minuscole) ai nomi completi con la notazione a punti (es. 'consegnee.partner.address.address') per un corretto mapping.
         """)
 
 if __name__ == "__main__":
     app()
-