Muito obrigado jpduff

Olá Matheus. Essa etapa do "for" é pra ir lendo cada arquivo Excel contido na variavel "dados" e ir fazendo os tratamentos seguintes. Ao invés de copiar a mesma linha pra diversos arquivos, eu boto eles numa lista e itero via "for"

tmj Paulo

Claudio, funciona sim, porém o método é diferente. Ao invés de utilizar o pd.read_excel( ) voce precisará usar o pd.read_csv( )

Olá Gel. Pelo que entendi, os tipos de dados estão diferentes. O que voce pode fazer é forçar os 2 campos para datetime antes de concatenar. Exemplo: df['coluna_data'] = pd.to_datetime(df['coluna_data'], format = "%d/%m%Y %H%M")

Ola Marta, Caso sejam vários arquivos soltos, você pode usar a função glob.glob( ) para gerar uma lista completa desses arquivos e, iterando dentro de um FOR, ler cada um e ir enviando-o para uma sheet diferente. Exemplo: minhas_planilhas = glob.glob('caminho_dos_arquivos') with ExcelWriter('arquivo_concatenado.xlsx') as writer: i = 0 for arquivo in minhas planilhas: df = pd.read_excel(arquivo) df.to_excel(writer,sheet_name = 'Planilha'+str(i)) i++

Olá Matheus! No video eu usei o Jupyter Notebook, bem usado pra prototipaçao. Mas todo o codigo Python apresentado voce pode fazer no Vim, VS Code, Spyder ou qualquer outro. Talvez somente dificulte a visualizacao das variaveis em alguns pontos. Mas no VS Code, voce consegue tanto rodar o .ipynb (arquivos eo Jupyter) quanto .py (arquivo Python).

Oi Guilherme. No seu caso acredito que no momento da iteração pra ir unindo os arquivos você pode testar se o nome é igual a esses 2 arquivos de interesse... Tipo assim: If 'nome_de_interesse' in arquivo: df = pd.read_csv(arquivo) Else: pass

Juliana, neste seu caso, entendo que você irá iterar as sheetnames. Você pode ao final de carregar o dataframe, antes de concatená-lo ao dataframe principal, realizar o seguinte comando: df_temp['nome-da-planilha'] = sheet_name (sendo esse sheet_name o nome da planilha que está lendo) df = pd.concat([df, df_temp], axis = 0) Teste e veja se resolveu seu problema.

Consegue sim Sandro. Nesse caso voce pode utilizar o os.listdir() pra mapear em cada diretorio e colocar isso em um loop. Outra forma é utilizar a lib chamada glob, usando a glob.glob(nome_do_diretorio). Ela ja trará a lista dos arquivos naquele diretorio. De qualquer forma, no final, voce precisará iterar e ir unindo dentro do loop passando por cada arquivo.

Obrigado pela dica 🤜🏼🤛🏼

Olá Viviane. Quando você passa o caminho do arquivo e o *.xlsx, voce garantiu que o caminho e a extensão dos arquivos estão corretos? Além também de usar o \\ como delimitador dos diretorios.

@@alldados oi boa tarde eu consegui resolver no dia mesmo, colando um r, antes do caminho.

Olá Danilo. Realmente, xml é um pouco mais "elaborado" pra se tratar. No seu caso acredito que o jeito mais "correto" seri tentar usar a biblioteca xml mesmo.

Import xml.etree.ElementTree as ET Depois de importa-la voce usa os comandos abaixo: xmlp = ET.XMLParser(encoding= "utf-8") tree = ET.parse(seu_dataframe, parser = xmlp) A partir daí voce teria que ir testando o iterfind() da instancia e ir obtendo os campos que voce precisa pra ir montando as colunas de seu dataframe pra depois entao exporta-lo pra excel.

Roger, se a primeira linha some, talvez seja por conta do header que voce passa como parametro, ou mesmo o nrows... Ou pode ser que os formatos estejam diferentes.... Voce manteve o mesmo padrao entre esses arquivos?

@@alldados consegui aqui, coloquei pra salvar elas sem o header, era esse mesmo o BO, vinha mesclada e aí pra concatenar ficava bugado, Vlw mestre

@@rogerlima7315 que bom que conseguiu resolver !

Oi Tatiana. Se voce importou usando o glob.glob( ) acredito que sua variavel contenha uma lista de 40 arquivos, certo? Assim sendo, voce pode iterar 2 vezes, onde uma voce passa pelo nome do arquivo e outra voce passa pelo nome das sheets especificas. Exemplo: arquivos = glob.glob(seu_caminho) planilhas = [plan1, plan2, plan3, plan4,plan5] df = pd.DataFrame( ) For arquivo in arquivos: For planilha in planilhas: temp = pd.read_excel(arquivo, sheet_name= planilha) df = pd.concat([temp,df], axis=0)

@@alldados amigo deu mais o menos certo ! Ele abriu as 5 abas mais só do primeiro arquivo ele não juntou as 5 abas dos 40 arquivos !! Você pode me passar o passo a passo novamente , preciso muito dessa ajuda estou dependendo desse mini projeto para ter destaque na minha empresa, você foi o único que me respondeu e usa o glob. Por favor me ajude !

@@tatianacavalcantedossantos4342 os seus arquivos estão no mesmo padrão? Esses 40 arquivos? Pois assim, o codigo que passei anteriormente era pra funcionar, uma vez que a cada arquivo .xlsx você iria iterar 5x, pois há 5 sheets por arquivo. Agora, caso não esteja no padrão, você teria que replicar esse mesmo bloco " for " que te passei para cada arquivo que esteja diferente. Exemplo: voce faz um for pro arquivo1 e arquivo2 pois estao no mesmo padrao...depois faz um outro pro arquivo3 e arquivo4...assim por diante...ai cada dataframe voce trata individualmente e depois une no padrao que voce precisa.... Se ainda tiver dúvidas, me passe seu e-mail que tento te ajudar

@@alldados amigo deu certo !! Quero muito te agradecer pela sua atenção !! Você foi incrível , que Deus te abençoe imensamente ! Muito, Muito obrigada!