Pandas · Exemplo 02ExcelPython

/ Automação de relatório

Excel entra.
Relatório sai.

Pegue uma planilha de vendas, calcule o faturamento, consolide os resultados e gere um novo Excel com duas abas — tudo com um script reproduzível.

read_excel()groupby()to_excel()openpyxl

Panda representando o uso de Pandas com Excel

arquivo

.XLSX

/ O que vamos automatizar?

Uma rotina de planilha que acontece todo dia.

Em vez de abrir o arquivo, criar fórmulas, montar um resumo e salvar uma nova versão manualmente, o script executa as mesmas regras de forma previsível sempre que chegar uma planilha nova.

table_view

Ler o Excel

`pd.read_excel()` transforma a aba da planilha em um DataFrame pronto para tratamento.

calculate

Calcular

Quantidade × preço unitário vira a coluna de faturamento sem fórmulas manuais na planilha.

summarize

Consolidar

`groupby()` soma quantidade e faturamento por categoria e ordena os maiores resultados.

save

Salvar

Um novo `.xlsx` é criado automaticamente com as abas `Vendas_Tratadas` e `Resumo`.

repeat

Repetir

A mesma lógica pode rodar diariamente ou sempre que um arquivo novo chegar.

rule

Padronizar

As regras deixam de depender de cliques e passam a ficar registradas no código.

hub

Integrar depois

O mesmo fluxo pode receber arquivos por e-mail, SharePoint, API ou pasta de rede.

business_center

Uso corporativo

Relatórios de vendas, estoque, custos, inventário, controles e conciliações são bons candidatos.

info

Pandas não “clica” no Excel. Ele trabalha diretamente com os dados do arquivo. Isso costuma ser mais robusto para tratamento e relatórios. Para automatizar menus, botões ou uma interface visual do Excel, ferramentas como PyAutoGUI, Office Scripts ou VBA resolvem outro tipo de problema.

Fluxo

vendas-exemplo.xlsxarrow_forwardPandasarrow_forwardcálculo + resumoarrow_forwardrelatorio_vendas.xlsx

Leia o arquivo

import pandas as pd

df = pd.read_excel("vendas-exemplo.xlsx")

A aba do Excel vira um DataFrame. A partir daí, você trabalha com os dados sem precisar abrir a interface do Excel.

Calcule o faturamento

df["Faturamento"] = (
    df["Quantidade"] * df["Preco_Unitario"]
)

Resuma por categoria

resumo = (
    df.groupby("Categoria", as_index=False)
      .agg(
          Quantidade=("Quantidade", "sum"),
          Faturamento=("Faturamento", "sum"),
      )
      .sort_values("Faturamento", ascending=False)
)

Categoria	Quantidade	Faturamento
Informática	16	R$ 14.540
Acessórios	29	R$ 6.230
Escritório	10	R$ 4.950

Gere o novo Excel

with pd.ExcelWriter(
    "relatorio_vendas.xlsx",
    engine="openpyxl"
) as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name="Vendas_Tratadas", index=False)
    resumo.to_excel(writer, sheet_name="Resumo", index=False)

lightbulb

O que você automatizou?

Uma sequência que normalmente exigiria abrir a planilha, criar uma coluna, consolidar os dados e salvar uma nova versão. Quando o arquivo do próximo dia chegar com as mesmas colunas, o mesmo script pode processá-lo novamente.

Excel entra.Relatório sai.