pequenas mudanças de ajuste
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João Herculano
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09c44480fa
commit
abc363fcd1
@ -88,17 +88,17 @@
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||||
" </thead>\n",
|
||||
" <tbody>\n",
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||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>2262</th>\n",
|
||||
" <td>C202511</td>\n",
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||||
" <td>2025-07-16</td>\n",
|
||||
" <td>2025-08-05</td>\n",
|
||||
" <th>2304</th>\n",
|
||||
" <td>C202512</td>\n",
|
||||
" <td>2025-08-06</td>\n",
|
||||
" <td>2025-08-26</td>\n",
|
||||
" <td>21</td>\n",
|
||||
" <td>EUDORA</td>\n",
|
||||
" <td>2025-07-16</td>\n",
|
||||
" <td>11</td>\n",
|
||||
" <td>2025-08-06</td>\n",
|
||||
" <td>12</td>\n",
|
||||
" <td>C2025</td>\n",
|
||||
" <td>C202514</td>\n",
|
||||
" <td>54</td>\n",
|
||||
" <td>C202515</td>\n",
|
||||
" <td>62</td>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </tbody>\n",
|
||||
@ -107,10 +107,10 @@
|
||||
],
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||||
"text/plain": [
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||||
" Ciclo INICIO CICLO FIM CICLO DURAÇÃO MARCA Date NUM_CICLO \\\n",
|
||||
"2262 C202511 2025-07-16 2025-08-05 21 EUDORA 2025-07-16 11 \n",
|
||||
"2304 C202512 2025-08-06 2025-08-26 21 EUDORA 2025-08-06 12 \n",
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||||
"\n",
|
||||
" ANO_CICLO CICLOMAIS2 dias_ate_inicio match \n",
|
||||
"2262 C2025 C202514 54 1 "
|
||||
"2304 C2025 C202515 62 1 "
|
||||
]
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||||
},
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||||
"execution_count": 3,
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||||
@ -263,7 +263,7 @@
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||||
"name": "stderr",
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"output_type": "stream",
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||||
"text": [
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||||
"C:\\Users\\joao.herculano\\AppData\\Local\\Temp\\ipykernel_61796\\3284054138.py:10: DtypeWarning: Columns (7) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.\n",
|
||||
"C:\\Users\\joao.herculano\\AppData\\Local\\Temp\\ipykernel_27244\\3284054138.py:10: DtypeWarning: Columns (7) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.\n",
|
||||
" df_draft = pd.concat([pd.read_csv(file) for file in csv_files], ignore_index=True)\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
@ -354,7 +354,7 @@
|
||||
"name": "stderr",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"C:\\Users\\joao.herculano\\AppData\\Local\\Temp\\ipykernel_61796\\1463083786.py:24: DeprecationWarning: DataFrameGroupBy.apply operated on the grouping columns. This behavior is deprecated, and in a future version of pandas the grouping columns will be excluded from the operation. Either pass `include_groups=False` to exclude the groupings or explicitly select the grouping columns after groupby to silence this warning.\n",
|
||||
"C:\\Users\\joao.herculano\\AppData\\Local\\Temp\\ipykernel_27244\\1463083786.py:24: DeprecationWarning: DataFrameGroupBy.apply operated on the grouping columns. This behavior is deprecated, and in a future version of pandas the grouping columns will be excluded from the operation. Either pass `include_groups=False` to exclude the groupings or explicitly select the grouping columns after groupby to silence this warning.\n",
|
||||
" crescimento_por_pdv = df_draft.groupby('PDV').apply(calcular_crescimento)\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
@ -1264,10 +1264,10 @@
|
||||
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202504',\n",
|
||||
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202505',\n",
|
||||
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202506',\n",
|
||||
" 'Histórico de Vendas do Ciclo Atual',\n",
|
||||
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202507', 'Vendas Ciclo Lançamento',\n",
|
||||
" 'Pico Vendas Similar Ultimos 6 ciclos', 'MEDIANA DO HISTÓRICO',\n",
|
||||
" 'PDVDEPARA.Practico', 'Código', 'PV GINSENG'],\n",
|
||||
" 'Histórico de Vendas do Ciclo Atual', 'Projeção Próximo Ciclo',\n",
|
||||
" 'Projeção Próximo Ciclo + 1', 'Histórico de Vendas do Ciclo 202507',\n",
|
||||
" 'Vendas Ciclo Lançamento', 'Pico Vendas Similar Ultimos 6 ciclos',\n",
|
||||
" 'MEDIANA DO HISTÓRICO', 'PDVDEPARA.Practico', 'Código', 'PV GINSENG'],\n",
|
||||
" dtype='object')"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
@ -1280,7 +1280,7 @@
|
||||
"\n",
|
||||
"df_final.drop(columns=['status', 'Classe', 'SKU', 'Subcategoria', 'Lançamento',\n",
|
||||
" 'Desativação','Dias sem venda',\n",
|
||||
" 'Projeção Próximo Ciclo', 'Projeção Próximo Ciclo + 1',\n",
|
||||
" #'Projeção Próximo Ciclo', 'Projeção Próximo Ciclo + 1',\n",
|
||||
" 'Promoção Próximo Ciclo', 'Promoção Próximo Ciclo + 1', 'Estoque Atual',\n",
|
||||
" 'Estoque em Transito', 'Pedido Pendente',\n",
|
||||
" 'Compra inteligente semanal/Sugestão de compra',\n",
|
||||
@ -1346,6 +1346,7 @@
|
||||
" 'MECANICA REVENDEDOR', 'TIPO DE PRODUTO', 'MATCH', 'PDV', 'CANAL',\n",
|
||||
" 'DESCRIÇÃO PDV', 'PDV DESC', 'UF', 'ANALISTA', 'SUPERVISOR',\n",
|
||||
" 'DESCRIÇÃO', 'C-4', 'C-3', 'C-2', 'C-1', 'VENDAS CICLO ATUAL',\n",
|
||||
" 'PROJEÇÃO PRÓXIMO CICLO', 'PROJEÇÃO PRÓXIMO CICLO + 1',\n",
|
||||
" 'VENDAS CICLO LANÇAMENTO', 'PICO VENDAS SIMILAR ULTIMOS 6 CICLOS',\n",
|
||||
" 'MEDIANA DO HISTÓRICO', 'PDVDEPARA.PRACTICO', 'CÓDIGO', 'PV GINSENG'],\n",
|
||||
" dtype='object')"
|
||||
@ -1366,12 +1367,12 @@
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
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"execution_count": null,
|
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"execution_count": 45,
|
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"id": "5abd4bae",
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"metadata": {},
|
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"outputs": [],
|
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"source": [
|
||||
"df_final = df_final.drop(columns=['DESCRIÇÃO','MEDIANA DO HISTÓRICO','SKU'])"
|
||||
"df_final = df_final.drop(columns=['DESCRIÇÃO','MEDIANA DO HISTÓRICO'])"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@ -1383,7 +1384,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"(170, 32)"
|
||||
"(170, 34)"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 46,
|
||||
@ -1398,6 +1399,36 @@
|
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{
|
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"cell_type": "code",
|
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"execution_count": 47,
|
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"id": "10975651",
|
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"metadata": {},
|
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"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"Index(['PRODUTO LANÇAMENTO', 'DESCRIÇÃO DO LANÇAMENTO', 'PRODUTO SIMILAR',\n",
|
||||
" 'DESCRIÇÃO SIMILAR', 'CICLO SIMILAR', 'FOCO', 'IAF', 'CATEGORIA',\n",
|
||||
" 'MARCA', '% CONSUMIDOR', 'MECANICA CONSUMIDOR', '% REVENDEDOR',\n",
|
||||
" 'MECANICA REVENDEDOR', 'TIPO DE PRODUTO', 'MATCH', 'PDV', 'CANAL',\n",
|
||||
" 'DESCRIÇÃO PDV', 'PDV DESC', 'UF', 'ANALISTA', 'SUPERVISOR', 'C-4',\n",
|
||||
" 'C-3', 'C-2', 'C-1', 'VENDAS CICLO ATUAL', 'PROJEÇÃO PRÓXIMO CICLO',\n",
|
||||
" 'PROJEÇÃO PRÓXIMO CICLO + 1', 'VENDAS CICLO LANÇAMENTO',\n",
|
||||
" 'PICO VENDAS SIMILAR ULTIMOS 6 CICLOS', 'PDVDEPARA.PRACTICO', 'CÓDIGO',\n",
|
||||
" 'PV GINSENG'],\n",
|
||||
" dtype='object')"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 47,
|
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"metadata": {},
|
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"output_type": "execute_result"
|
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}
|
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],
|
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"source": [
|
||||
"df_final.columns"
|
||||
]
|
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|
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{
|
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|
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|
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|
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|
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"outputs": [],
|
||||
@ -1431,12 +1462,14 @@
|
||||
" 'C-1',\n",
|
||||
" 'VENDAS CICLO ATUAL',\n",
|
||||
" 'PICO VENDAS SIMILAR ULTIMOS 6 CICLOS',\n",
|
||||
" 'PV GINSENG'])\n"
|
||||
" 'PV GINSENG',\n",
|
||||
" 'PROJEÇÃO PRÓXIMO CICLO',\n",
|
||||
" 'PROJEÇÃO PRÓXIMO CICLO + 1'])\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
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{
|
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"cell_type": "code",
|
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|
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|
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"id": "a3e80cb4",
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|
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|
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@ -1448,13 +1481,29 @@
|
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},
|
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{
|
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"cell_type": "code",
|
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|
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"execution_count": 50,
|
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|
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"df_final.to_excel(r'C:\\Users\\joao.herculano\\Documents\\sugestEUD.xlsx',index=False)"
|
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]
|
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},
|
||||
{
|
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"cell_type": "code",
|
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"execution_count": null,
|
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"id": "7d781cb5",
|
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"metadata": {},
|
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"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
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"cell_type": "code",
|
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"execution_count": null,
|
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"id": "a40ff37f",
|
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"metadata": {},
|
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"outputs": [],
|
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"source": []
|
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}
|
||||
],
|
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"metadata": {
|
||||
|
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