Coluna Dinâmica: Python versus Power Query

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.

import pandas as pd

# Carregando a tabela do Excel
df = pd.read_excel('caminho_para_sua_planilha.xlsx')

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.

# Criando a tabela dinâmica
tabela_pivot = df.pivot_table(index='Grupo', columns='Mês', values='Valor', aggfunc='sum').reset_index()

# Removendo o nome das colunas [o segredinho]
tabela_pivot.columns.name = None

Aqui, usamos o método pivot_table() para reorganizar os dados:

• index='Grupo' define que os grupos serão as linhas da nova tabela.
• columns='Mês' define que os meses serão transformados em colunas.
• values='Valor' especifica que os valores serão somados de acordo com a combinação de grupo e mês.
• aggfunc='sum' indica que os valores devem ser somados.
• reset_index() ajusta o índice da tabela para que os grupos apareçam corretamente como linhas.
• tabela_pivot.columns.name = None remove o nome das colunas para deixar a tabela mais limpa.

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.

# Exportando a tabela transformada para Excel
tabela_pivot.to_excel('tabela_transformada.xlsx', index=False)

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:

1. Selecione sua tabela no Excel.
2. Vá até a aba “Dados” e clique em “De Tabela/Intervalo”. Isso abrirá a tabela no editor do Power Query.

2. Transformação: Criando a Coluna Dinâmica

Com a tabela carregada no Power Query, siga os passos abaixo para criar a coluna dinâmica:

1. No Power Query, selecione a coluna “Mês”.
2. No menu superior, clique em “Transformar” e escolha a opção “Coluna Dinâmica”.
3. Na janela que se abrir, selecione a coluna “Valor” como a que preencherá as células da nova tabela.
4. Em “Operação”, escolha “Soma” para somar os valores.
5. Clique em “OK”.

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:

1. Clique em “Fechar e Carregar”.
2. A tabela transformada será inserida em uma nova planilha do Excel.

Comparação: Python vs Power Query

Agora que você viu como realizar a transformação em ambas as ferramentas, vamos comparar:

Python com Pandas

• Vantagens: Ideal para automação, manipulação avançada de dados e integração com outros processos. Oferece total controle e flexibilidade.
• Desvantagens: Requer conhecimento em programação e pode ser intimidador para iniciantes.

Power Query

• Vantagens: Extremamente fácil de usar, totalmente visual, integrado ao Excel. Não requer conhecimento em programação e é rápido para tarefas simples.
• Desvantagens: Menos flexível que o Python e pode ser mais lento com grandes volumes de dados.

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.

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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