Módulo 9: Integração Excel + Python

Automatizando planilhas com scripts

5 min Aula 9.3
98%

Avanço do Projeto: Dashboard Executivo Inteligente IAEM

Materiais da Aula

Planilha Base

Arquivo para praticar

Gabarito

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Material de consulta

Contexto da Aula

Agora vamos colocar a mão na massa com scripts reais. Você aprenderá a: ler múltiplos arquivos, consolidar dados, filtrar e transformar, e salvar resultados formatados. Cada script é um template que você adaptará para suas necessidades. Com 10-20 linhas de Python você fará o que levaria horas manualmente.

O que você vai aprender

Criar script que consolida 12 planilhas mensais em um relatório anual

1
Script lê todos arquivos da pasta
2
Concatena em um único DataFrame
3
Adiciona coluna de origem (mês)
4
Salva consolidado.xlsx formatado
Resultado Final
Script de 15 linhas que processa 12 arquivos em 3 segundos

Prática Guiada

1 Ler planilha básica

Carregue dados para Python

  • import pandas as pd
  • df = pd.read_excel('vendas.xlsx')
  • print(df.head()) # primeiras 5 linhas
  • print(df.info()) # tipos e estrutura
2 Consolidar múltiplos arquivos

Junte planilhas de uma pasta

  • import glob
  • arquivos = glob.glob('*.xlsx')
  • dfs = [pd.read_excel(f) for f in arquivos]
  • consolidado = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
3 Filtrar e transformar dados

Selecione o que precisa

  • # Filtrar vendas > 1000
  • df_filtrado = df[df['Valor'] > 1000]
  • # Criar coluna calculada
  • df['Comissao'] = df['Valor'] * 0.05
4 Agrupar e sumarizar

Como Tabela Dinâmica

  • resumo = df.groupby('Produto')['Valor'].sum()
  • # Ou múltiplas agregações:
  • resumo = df.groupby('Produto').agg({'Valor': 'sum', 'Qtd': 'mean'})
5 Salvar resultado formatado

Exporte de volta para Excel

  • df.to_excel('resultado.xlsx', index=False)
  • # Com múltiplas abas:
  • with pd.ExcelWriter('relatorio.xlsx') as writer:
  • df.to_excel(writer, sheet_name='Dados')
6 Agendar execução

Rode automaticamente

  • Windows: Agendador de Tarefas
  • Crie tarefa que executa: python script.py
  • Configure horário (ex: todo dia 8h)
  • Script roda sem você precisar abrir

Faça Você Mesmo

Crie script que processa relatório de vendas completo

Instruções:
  1. Leia arquivo de vendas (crie fictício se necessário)
  2. Filtre vendas do último mês
  3. Agrupe por vendedor com soma de valores
  4. Adicione coluna de ranking
  5. Salve como 'ranking_vendedores.xlsx'
Como verificar:
O script deve gerar arquivo Excel com ranking de vendedores ordenado por valor total

Teste seu Conhecimento

1 Qual função lê arquivo Excel para DataFrame?
pd.open_excel()
pd.read_excel()
pd.load_excel()
pd.import_excel()
Correto!

Correto! pd.read_excel() é a função padrão do pandas para ler arquivos Excel.

Não é bem assim...

A função correta é pd.read_excel('arquivo.xlsx').

2 Como consolidar múltiplos DataFrames em um?
pd.merge()
pd.join()
pd.concat()
pd.append()
Correto!

Exato! pd.concat([df1, df2, df3]) empilha DataFrames verticalmente.

Não é bem assim...

pd.concat() une múltiplos DataFrames em um só (vertical ou horizontal).

3 Para que serve groupby no pandas?
Ordenar dados
Agrupar e calcular estatísticas (como Tabela Dinâmica)
Filtrar linhas
Renomear colunas
Correto!

Perfeito! groupby funciona como Tabela Dinâmica - agrupa e calcula.

Não é bem assim...

groupby agrupa dados e permite cálculos como soma, média, contagem - similar a TDs.

Dica IAEM

Comece copiando scripts prontos e adaptando. Não tente criar do zero. Com o tempo você entenderá cada parte e criará os seus.