Transformar dados brutos em informações organizadas é uma habilidade fundamental para quem trabalha com análise de dados. Se você precisa reorganizar uma tabela, onde os meses devem se tornar colunas e os grupos ficarem dispostos em linhas, há diversas maneiras de fazer isso. Duas ferramentas que se destacam nesse processo são o Python, utilizando a poderosa biblioteca Pandas, e o Power Query, integrado ao Excel. Neste artigo, vamos explorar essas duas abordagens, mostrando o passo a passo e os comandos necessários para cada uma. Vamos comparar a eficiência, a praticidade e a curva de aprendizado, ajudando você a escolher a melhor ferramenta para suas necessidades. Solução com Python e Pandas O Python é uma linguagem extremamente poderosa para manipulação de dados, especialmente quando combinada com a biblioteca Pandas. Esta abordagem é ideal para quem deseja automatizar processos, criar scripts reutilizáveis e lidar com grandes volumes de dados. Vamos ver como transformar uma tabela simples em uma coluna dinâmica utilizando o Python. 1. Preparação: Importando Bibliotecas e Carregando Dados Antes de mais nada, precisamos importar a biblioteca Pandas e carregar os dados da nossa planilha do Excel. Neste código, pd.read_excel() é o comando responsável por importar os dados do Excel e transformá-los em um DataFrame, que é a estrutura de dados principal usada pelo Pandas. 2. Transformação: Criando a Coluna Dinâmica Agora que os dados estão carregados, podemos transformar nossa tabela para que os meses sejam exibidos como colunas e os grupos como linhas. Aqui, usamos o método pivot_table() para reorganizar os dados: 3. Exportando o Resultado Depois de realizar a transformação, você pode exportar o resultado para um novo arquivo Excel ou continuar trabalhando com os dados em Python. Este comando to_excel() salva o DataFrame transformado em um novo arquivo Excel. Solução com Power Query Se a abordagem com Python pareceu um MUITO técnica, não se preocupe! O Power Query oferece uma maneira muito mais intuitiva de fazer a mesma transformação, utilizando apenas o mouse e alguns cliques. Vamos ver como. 1. Carregando a Tabela no Power Query Primeiro, você deve carregar a tabela no Power Query: 2. Transformação: Criando a Coluna Dinâmica Com a tabela carregada no Power Query, siga os passos abaixo para criar a coluna dinâmica: Com apenas esses passos, a sua tabela já está transformada! 3. Carregando de Volta para o Excel Depois de realizar a transformação, você pode carregar os dados de volta para o Excel: Comparação: Python vs Power Query Agora que você viu como realizar a transformação em ambas as ferramentas, vamos comparar: Python com Pandas Power Query Fiz um vídeo mostrando isso Quer ver esses passos em ação? Assista ao vídeo completo rapidinho (1 minuto e meio), onde mostramos detalhadamente como usar tanto Python quanto Power Query para transformar seus dados em uma coluna dinâmica. Formação Power Query 2.0 Se você deseja dominar de vez a arte de transformar e automatizar dados, nossa Formação Power Query 2.0 é o caminho ideal. Aprenda a usar não só o Power Query, mas também SQL, DAX e Python para aumentar sua produtividade e deixar suas tarefas diárias muito mais eficientes. Não perca tempo, venha aprender como automatizar tudo! Na FORMAÇÃO temos um modulo especial, que cuidamos da CONVERSÃO da mentalidade do nosso aluno, que está vindo do Power Query, e está iniciando “no mundo dos comandos manuais”.Fazemos um paralelo entre cada comando Python x Power Query, para que o aluno entenda como funciona cada ferramenta. Isso faz parte da terceira trilha de nosso método de ensino: A trilha é composta por 4 módulos e veja só qual é o terceiro deles: “FROM POWER QUERY TO PYTHON” (do Power Query ao Python). Conclusão Tanto o Python quanto o Power Query são ferramentas incríveis para transformar dados em colunas dinâmicas, cada uma com suas próprias vantagens. O Python oferece uma abordagem mais técnica e poderosa, enquanto o Power Query brilha pela simplicidade e integração com o Excel. Dependendo do seu nível de conforto com programação e suas necessidades específicas, uma dessas ferramentas será a melhor escolha para você. Agora, é só colocar em prática e transformar suas planilhas! Forte Abraço
