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--- a/Lançamentos/Script_lançamento_EUD_v2.ipynb
+++ b/Lançamentos/Script_lançamento_EUD_v2.ipynb
--- a/Lançamentos/Script_lançamento_boti_v2.ipynb
+++ b/Lançamentos/Script_lançamento_boti_v2.ipynb
--- a/promoção/promoção_EUD_ciclo07.ipynb
+++ b/promoção/promoção_EUD_ciclo07.ipynb
--- a/promoção/promoção_boti_ciclo07.ipynb
+++ b/promoção/promoção_boti_ciclo07.ipynb
--- a/relatório_improdutivo/teste
+++ b/relatório_improdutivo/teste
@ -1,234 +0,0 @@
-# enviar_email_excel.py
-
-import smtplib
-import ssl
-import pyodbc
-import configparser
-import pandas as pd
-import matplotlib.pyplot as plt
-import matplotlib.ticker as mtick
-import seaborn as sns
-from email.message import EmailMessage
-from email.utils import make_msgid
-from email.mime.image import MIMEImage
-from pathlib import Path
-from datetime import datetime, time
-
-
-config = configparser.ConfigParser()
-config.read(r"C:\Users\joao.herculano\Documents\Enviador de email\credenciais.ini")
-
-print(config['banco']['host'],config['banco']['user'],config['banco']['password'])
-
-# Conexão com o banco
-conn = pyodbc.connect(
-    f"DRIVER={{SQL Server}};"
-    f"SERVER={config['banco']['host']},1433;"
-    f"DATABASE=GINSENG;"
-    f"UID={config['banco']['user']};"
-    f"PWD={config['banco']['password']}")
-
-# 1. Criar dados fictícios e gerar Excel
-query = '''
-select
-	*,
-	CASE
-	    WHEN dayswithoutsales BETWEEN 40 AND 59 THEN 'mais de 40 dias'
-	    WHEN dayswithoutsales BETWEEN 60 AND 79 THEN 'mais de 60 dias'
-	    WHEN dayswithoutsales BETWEEN 80 AND 99 THEN 'mais de 80 dias'
-	    WHEN dayswithoutsales >= 100 THEN 'acima de 100 dias'
-    	ELSE 'menos de 40 dias' 
-	end as status_venda,
-	pricesellin * (stock_actual + stock_intransit) AS valor_estoque_parado
-FROM Draft
-where dayswithoutsales > 40 
-and stock_actual > 0 
-and isproductdeactivated <> 1
-and currentcyclesales = 0
-'''
-df = pd.read_sql(query, conn)
-
-conn.close()
-
-remetente = config['credenciais']['remetente']
-senha = config['credenciais']['senha']
-destinatarios = [email.strip() for email in config['email']['destinatarios'].split(',')]
-assunto = config['email']['assunto']
-
-print(remetente,senha,destinatarios,assunto)
-
-pdvs = pd.read_excel(r"C:\Users\joao.herculano\Documents\PDV_ATT.xlsx")
-
-df['loja_id'] = df['loja_id'].astype('Int64')
-pdvs['PDV'] = pdvs['PDV'].astype('Int64')
-
-
-df2= pd.merge(left=df,right=pdvs[['PDV','UF']],left_on='loja_id',right_on='PDV',how='inner')
-
-# Dicionário de renomeação
-colunas_traduzidas = {
-    "loja_id": "id_loja",
-    "code": "código",
-    "description": "descrição",
-    "launch": "lançamento",
-    "deactivation": "desativação",
-    "thirdtolastcyclesales": "venda_terceiro_ciclo_passado",
-    "secondtolastcyclesales": "venda_penúltimo_ciclo",
-    "lastcyclesales": "venda_último_ciclo",
-    "currentcyclesales": "venda_ciclo_atual",
-    "nextcycleprojection": "projeção_próximo_ciclo",
-    "secondtonextcycleprojection": "projeção_segundo_próximo_ciclo",
-    "stock_actual": "estoque_atual",
-    "stock_intransit": "estoque_em_transito",
-    "purchasesuggestion": "sugestao_compra",
-    "smartpurchase_purchasesuggestioncycle": "compra_inteligente_ciclo",
-    "smartpurchase_nextcyclepurchasesuggestion": "compra_inteligente_prox_ciclo",
-    "pendingorder": "pedido_pendente",
-    "salescurve": "curva_vendas",
-    "promotions_description": "descrição_promocao",
-    "promotions_discountpercent": "desconto_promocao_percentual",
-    "pricesellin": "preço_sellin",
-    "businessunit": "unidade_negócio",
-    "codcategory": "código_categoria",
-    "criticalitem_dtprovidedregularization": "dt_regularização_item_critico",
-    "criticalitem_blockedwallet": "carteira_bloqueada_item_critico",
-    "criticalitem_iscritical": "é_item_critico",
-    "codsubcategory": "código_subcategoria",
-    "isproductdeactivated": "produto_desativado",
-    "brandgroupcode": "código_grupo_marca",
-    "dayswithoutsales": "dias_sem_venda",
-    "coveragedays": "dias_cobertura",
-    "hascoverage": "tem_cobertura"
-}
-
-# Renomeando as colunas do DataFrame
-df2 = df2.rename(columns=colunas_traduzidas)
-
-excel_path = Path("relatorio.xlsx")
-df2.to_excel(excel_path, index=False)
-
-
-# 2. Criar e salvar gráfico
-plot_df = df2.groupby('UF')['valor_estoque_parado'].sum().reset_index()
-plt.figure(figsize=(6, 4))
-ax = sns.barplot(data=plot_df, x='UF', y='valor_estoque_parado', errorbar=None)
-ax.yaxis.set_major_formatter(mtick.StrMethodFormatter('R${x:,.2f}'))
-for p in ax.patches:
-    valor = p.get_height()
-    ax.annotate(f'R$ {valor:,.2f}', (p.get_x() + p.get_width() / 2, valor),
-                ha='center', va='bottom', fontsize=9)
-plt.title("Estoque parado por UF")
-plt.ylabel("Valor em Reais")
-plt.xlabel("UF")
-plt.tight_layout()
-plt.savefig("grafico.png")
-plt.close()
-
-# Obtém a hora atual
-agora = datetime.now().time()
-# Define os intervalos de tempo
-manhã_inicio = time(5, 0)
-manhã_fim = time(12, 0)
-tarde_inicio = time(12, 1)
-tarde_fim = time(18, 0)
-# noite é dividida em dois intervalos por causa da virada do dia
-noite_inicio = time(18, 1)
-noite_fim = time(4, 59)
-# Verifica em qual intervalo a hora atual está
-if manhã_inicio <= agora <= manhã_fim:
-    boa = "Bom dia!"
-elif tarde_inicio <= agora <= tarde_fim:
-    boa = "Boa tarde!"
-else:
-    boa = "Boa noite!"
-
-df2['DATA'] = agora
-
-df3 = df2.groupby('DATA', as_index=False)['valor_estoque_parado'].sum()
-  
-path2 = r'C:\Users\joao.herculano\OneDrive - GRUPO GINSENG\Documentos\acompanhamentos\40D sem Venda\acompanhamento40DSV.xlsx'
-
-# Tenta abrir e escrever com append
-with pd.ExcelWriter(path2, mode='a', engine='openpyxl', if_sheet_exists='overlay') as writer:
-    # Encontra a última linha preenchida
-    book = writer.book
-    sheet = writer.sheets['Sheet1'] if 'Sheet1' in writer.sheets else writer.book.active
-    start_row = sheet.max_row
-
-    # Escreve sem cabeçalho se não for a primeira linha
-    df3.to_excel(writer, index=False, header=not start_row > 1, startrow=start_row)
-
-# 3. Criar e-mail com imagem embutida
-grafico_cid = make_msgid()[1:-1]  # remove < >
-msg = EmailMessage()
-msg['From'] = remetente
-msg['To'] = ', '.join(destinatarios)
-msg['Subject'] = assunto
-
-
-# 4. Conteúdo do e-mail
-html_email = f"""
-<html>
-  <body>
-    <p>{boa}</p>
-
-    <p>
-      Segue o relatório semanal de estoque improdutivo referente aos estados de 
-      Alagoas (AL), Bahia (BA), Sergipe (SE) e região de Vitória da Conquista (VDC).
-    </p>
-
-    <p>
-      Este relatório contempla exclusivamente os itens que possuem saldo em estoque, 
-      mas que estão sem vendas há mais de 40 dias.
-    </p>
-
-    <p>
-      O objetivo é trazer visibilidade para os produtos parados e reforçar a importância 
-      de ações para estimular a sua saída, contribuindo assim para a redução da cobertura 
-      de estoque e otimização dos recursos.
-    </p>
-
-    <p>
-      Contamos com o apoio de todos para análise e tratativa dos itens listados. 
-      Sugestões de ações como campanhas, transferências ou ajustes de sortimento são 
-      bem-vindas para acelerar a movimentação dos produtos.
-    </p>
-
-    <p>
-      Para mais informações, favor consultar a planilha em anexo.
-    </p>
-
-    <p><b>Segue resumo:</b></p>
-    <img src="cid:{grafico_cid}">
-  </body>
-</html>
-"""
-
-
-msg.set_content("Seu e-mail precisa de um visualizador HTML.")
-msg.add_alternative(html_email, subtype='html')
-
-# 4. Anexar gráfico inline
-with open("grafico.png", 'rb') as img:
-    msg.get_payload()[1].add_related(img.read(), 'image', 'png', cid=grafico_cid)
-
-
-# 5. Anexar o arquivo Excel
-with open(excel_path, 'rb') as f:
-    msg.add_attachment(
-        f.read(),
-        maintype='application',
-        subtype='vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet',
-        filename=excel_path.name
-    )
-
-# 6. Enviar o e-mail via SMTP Outlook com configurações fornecidas
-with smtplib.SMTP('smtp-mail.outlook.com', 587) as smtp:
-    smtp.ehlo()
-    smtp.starttls(context=ssl.create_default_context())
-    smtp.login(remetente, senha)
-    smtp.send_message(msg)
-
-
-
-print("E-mail enviado com sucesso.")
--- a/relatório_ruptura/ruptura
+++ b/relatório_ruptura/ruptura
@ -1,221 +0,0 @@
-import smtplib
-import ssl
-import pyodbc
-import configparser
-import numpy as np
-import pandas as pd
-import matplotlib.pyplot as plt
-import seaborn as sns
-from email.message import EmailMessage
-from email.utils import make_msgid
-from pathlib import Path
-from datetime import datetime, time
-
-from email.mime.image import MIMEImage
-
-config = configparser.ConfigParser()
-config.read(r"C:\Users\joao.herculano\Documents\Enviador de email\credenciais.ini")
-
-conn = pyodbc.connect(
-    f"DRIVER={{SQL Server}};"
-    f"SERVER={config['banco']['host']},1433;"
-    f"DATABASE=GINSENG;"
-    f"UID={config['banco']['user']};"
-    f"PWD={config['banco']['password']}"
-)
-
-calendario = pd.read_excel(r"C:\Users\joao.herculano\GRUPO GINSENG\Assistência Suprimentos - 2025\SUPRIMENTOS\BD_LANÇAMENTOS\BASE DE DADOS LANÇAMENTO\BOT\CICLO 9\CALENDARIO_CICLO\Ciclo_Expandido_com_Datas.xlsx")
-calendario.columns = calendario.columns.str.lower()
-calendario['date'] = pd.to_datetime(calendario['date'])
-today = pd.Timestamp("today").normalize()
-calendario = calendario[calendario['marca'] == "BOTICARIO"]
-calendario['num_ciclo'] = calendario['ciclo'].str[-2:].astype(int)
-calendario['ano_ciclo'] = calendario['ciclo'].str[0:5]
-calendario['ciclomais2'] = calendario['ano_ciclo'].astype(str) + (calendario['num_ciclo'] + 0).astype(str).str.zfill(2)
-ciclo_mais2 = calendario[calendario['date'].dt.normalize() == today]['ciclomais2'].iloc[0]
-filtered_calendario = calendario[calendario['ciclo'] == ciclo_mais2][:1].copy()
-filtered_calendario['dias_ate_fim'] = (filtered_calendario['fim ciclo'].iloc[0] - today).days
-print(filtered_calendario[['duração', 'dias_ate_fim']])
-
-query = '''
-SELECT 
-  businessunit AS marca,
-  codcategory AS categoria,
-  loja_id AS pdv,
-  code AS sku,
-  description AS descricao_produto,
-  salescurve AS curva,
-  CASE WHEN promotions_description IS NULL THEN 'REGULAR' ELSE 'PROMOÇÃO' END AS tipo_promocao,
-  COALESCE(stock_actual, 0) AS estoque,
-  stock_intransit AS transito,
-  nextcycleprojection AS pv_mar,
-  currentcyclesales AS venda_atual,
-  CASE WHEN criticalitem_iscritical = 0 THEN 'REGULAR' ELSE 'CRITICO' END AS status_item
-FROM Draft
-WHERE isproductdeactivated = 0 AND codcategory NOT IN ('SUPORTE A VENDA','EMBALAGENS') 
-'''
-df = pd.read_sql(query, conn)
-conn.close()
-df.columns = df.columns.str.lower()
-
-filtered_calendario.columns = filtered_calendario.columns.str.lower()
-df['ddv'] = df['pv_mar'] / filtered_calendario['duração'].values[0]
-df['estoque_seguranca'] = np.ceil(df['pv_mar'] + (15 * df['ddv'])).astype(int)
-df['risco_ruptura'] = np.where(df['ddv'] * filtered_calendario['dias_ate_fim'].max() >= df['estoque'], "SIM", "NÃO")
-df['quantidade_ruptura'] = np.ceil(df['ddv'] * filtered_calendario['dias_ate_fim'].max() - df['estoque'])
-df['excesso'] = np.where(df['estoque'] - df['estoque_seguranca'] > 0, df['estoque'] - df['estoque_seguranca'], 0)
-
-remetente = config['credenciais']['remetente']
-senha = config['credenciais']['senha']
-destinatarios = [email.strip() for email in config['email_ruptura']['destinatarios'].split(',')]
-assunto = config['email_ruptura']['assunto']
-
-df_rpt = pd.read_excel(r"C:\Users\joao.herculano\Downloads\Ruptura Cliente CP GINSENG (1).xlsx")
-df_rpt.columns = df_rpt.columns.str.lower()
-
-df['pdv'] = df['pdv'].astype('Int64')
-df['sku'] = df['sku'].astype('Int64')
-
-df_rpt['cod_pdv'] = df_rpt['cod_pdv'].astype('Int64')
-df_rpt['sku1'] = df_rpt['sku1'].astype('Int64')
-
-df = pd.merge(df, df_rpt[['sku1','cod_pdv','estoque livre?']], left_on=['pdv','sku'], right_on=['cod_pdv','sku1'], how='left')
-df.drop(columns=['cod_pdv'], inplace=True)
-
-pdvs = pd.read_excel(r"C:\Users\joao.herculano\Documents\PDV_ATT.xlsx")
-pdvs.columns = pdvs.columns.str.lower()
-df['pdv'] = df['pdv'].astype('Int64')
-pdvs['pdv'] = pdvs['pdv'].astype('Int64')
-df2 = pd.merge(df, pdvs[['pdv','uf','canal','analista']], on='pdv', how='inner')
-
-idx = df2.groupby(['uf', 'sku'])['excesso'].idxmax()
-pdvs_maior_excesso = df2.loc[idx, ['uf', 'sku', 'pdv', 'excesso']].copy()
-pdvs_maior_excesso.columns = ['uf', 'sku', 'pdv_maior_excesso', 'maior_excesso_por_uf']
-pdvs_maior_excesso.set_index(['uf', 'sku'], inplace=True)
-df2 = df2.join(pdvs_maior_excesso, on=['uf', 'sku'])
-df2['maior excesso na uf'] = df2['maior_excesso_por_uf'].apply(lambda x: 'não tem excesso no uf' if x == 0 else None)
-df2['maior excesso na uf'] = df2['maior excesso na uf'].combine_first(df2['pdv_maior_excesso'])
-df2['quantidade_ruptura'] = df2['quantidade_ruptura'].clip(lower=0)
-print(df2[['uf', 'sku', 'excesso', 'maior_excesso_por_uf', 'maior excesso na uf']].head())
-df2.drop(columns=['pdv_maior_excesso','sku1'], inplace=True)
-
-df2['estoque livre?'] = np.where(
-    df2['estoque livre?'].isna() & (df2['status_item'] == 'CRITICO'),
-    'Não',
-    df2['estoque livre?']
-)
-
-df2['estoque livre?'] = np.where(
-    df2['estoque livre?'].isna() & (df2['status_item'] == 'REGULAR'),
-    'Sim',
-    df2['estoque livre?']
-)
-
-excel_path = Path("relatorio.xlsx")
-
-colunas_ordenadas = [
-    'uf',
-    'canal',
-    'analista',
-    'marca',
-    'categoria',
-    'pdv',
-    'sku',
-    'descricao_produto',
-    'curva',
-    'tipo_promocao',
-    'estoque',
-    'transito',
-    'pv_mar',
-    'venda_atual',
-    'status_item',
-    'ddv',
-    'estoque_seguranca',
-    'risco_ruptura',
-    'quantidade_ruptura',
-    'excesso',
-    'estoque livre?',
-    'maior_excesso_por_uf',
-    'maior excesso na uf'
-]
-
-df2 = df2[colunas_ordenadas]
-
-df3 = df2[df2['canal'] != "LJ"]
-
-df3 = df3.groupby(['uf', 'canal','pdv'])['quantidade_ruptura'].sum().sort_values(ascending=False).reset_index()
-
-with pd.ExcelWriter(excel_path, engine='openpyxl') as writer:
-    df2.to_excel(writer, sheet_name='Detalhado', index=False)
-    df3.to_excel(writer, sheet_name='Resumo', index=False)
-
-ruptura_total = df2['quantidade_ruptura'].sum()
-ruptura_por_uf_pct = (
-    df2.groupby('uf')['quantidade_ruptura'].sum()
-    .sort_values(ascending=True)
-    .apply(lambda x: (x / ruptura_total) * 100)
-)
-print(ruptura_por_uf_pct)
-ax = ruptura_por_uf_pct.plot(kind='barh', figsize=(10, 6), color='skyblue')
-for i, v in enumerate(ruptura_por_uf_pct):
-    ax.text(v + 0.3, i, f"{v:.1f}%", va='center')
-plt.xlabel('% da ruptura total')
-plt.title('Distribuição percentual de ruptura projetada por UF')
-plt.tight_layout()
-plt.savefig("grafico.png")
-plt.close()
-
-agora = datetime.now().time()
-if time(5, 0) <= agora <= time(12, 0):
-    boa = "Bom dia!"
-elif time(12, 1) <= agora <= time(18, 0):
-    boa = "Boa tarde!"
-else:
-    boa = "Boa noite!"
-
-grafico_cid = make_msgid()[1:-1]
-msg = EmailMessage()
-msg['From'] = remetente
-msg['To'] = ', '.join(destinatarios)
-msg['Subject'] = assunto
-html_email = f"""
-<html>
-  <body>
-    <p>{boa}</p>
-    <p>Compartilhamos o relatório de ruptura projetada, com o objetivo de monitorar os itens com maior risco de ruptura nos próximos dias.</p>
-    <p>O relatório a seguir apresenta as seguintes informações:</p>
-    <ul>
-      <li>Estoque atual;</li>
-      <li>Trânsito;</li>
-      <li>Ruptura projetada;</li>
-      <li>Maior excesso por estado, assim como o PDV que o possui.</li>
-    </ul>
-    <p>Além disso, o material destaca as VDs com maior criticidade, permitindo uma atuação direcionada para mitigar impactos e priorizar ações de abastecimento e transferência.</p>
-    <p><strong>Importante:</strong> O relatório está em processo de desenvolvimento e pode sofrer mudanças futuras no layout. Ficamos à disposição para esclarecer quaisquer dúvidas.</p>
-
-    
-    <img src="cid:{grafico_cid}">
-  </body>
-</html>
-"""
-msg.set_content("Seu e-mail precisa de um visualizador HTML.")
-msg.add_alternative(html_email, subtype='html')
-
-with open("grafico.png", 'rb') as img:
-    msg.get_payload()[1].add_related(img.read(), 'image', 'png', cid=grafico_cid)
-
-with open(excel_path, 'rb') as f:
-    msg.add_attachment(
-        f.read(),
-        maintype='application',
-        subtype='vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet',
-        filename=excel_path.name
-    )
-
-with smtplib.SMTP('smtp-mail.outlook.com', 587) as smtp:
-    smtp.ehlo()
-    smtp.starttls(context=ssl.create_default_context())
-    smtp.login(remetente, senha)
-    smtp.send_message(msg)
-
-print("E-mail enviado com sucesso.")