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{
|
|
"cells": [
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 1,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"import pandas as pd\n",
|
|
"import numpy as np \n",
|
|
"import glob\n",
|
|
"import os "
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 2,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"# O QUE PRECISA PRA RODAR ESSE CÓDIGO:\n",
|
|
"\n",
|
|
"# Arquivo Draft\n",
|
|
"# Arquivo Estoque\n",
|
|
"# Arquivo BI preço\n",
|
|
"# Arquivo pdv\n",
|
|
"# Arquivo Calendario\n",
|
|
"# Arquivo tabela de compra\n",
|
|
"\n",
|
|
"#Atualizar o nome da marca no filtro do estoque."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 3,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"name": "stderr",
|
|
"output_type": "stream",
|
|
"text": [
|
|
"C:\\Users\\joao.herculano\\AppData\\Local\\Temp\\ipykernel_28528\\119945099.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"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"data": {
|
|
"text/plain": [
|
|
"(115164, 46)"
|
|
]
|
|
},
|
|
"execution_count": 3,
|
|
"metadata": {},
|
|
"output_type": "execute_result"
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"# Caminho onde estão as subpastas com os arquivos CSV\n",
|
|
"\n",
|
|
"# Set the path to the folder containing CSV files\n",
|
|
"folder_path = r\"C:\\Users\\joao.herculano\\GRUPO GINSENG\\Assistência Suprimentos - 2025\\SUPRIMENTOS\\DB_PROMOÇÕES\\EUDORA\\202510\\DRAFT_PDVS_SEM\" # arquivo dos drafts\n",
|
|
"\n",
|
|
"# Pattern to match all CSV files\n",
|
|
"csv_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.csv'))\n",
|
|
"\n",
|
|
"# Read and concat all CSVs\n",
|
|
"df_draft = pd.concat([pd.read_csv(file) for file in csv_files], ignore_index=True)\n",
|
|
"\n",
|
|
"\n",
|
|
"df_draft.shape\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 4,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_draft['match'] = 1 \n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 5,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"\n",
|
|
"\n",
|
|
"# Caminho onde estão as subpastas com os arquivos CSV\n",
|
|
"pasta_entrada = r\"C:\\Users\\joao.herculano\\GRUPO GINSENG\\Assistência Suprimentos - 2025\\SUPRIMENTOS\\DB_PROMOÇÕES\\EUDORA\\202510\\estoque\"\n",
|
|
"\n",
|
|
"# Lista todas as subpastas dentro de \"ESTOQUE\"\n",
|
|
"subpastas = [os.path.join(pasta_entrada, d) for d in os.listdir(pasta_entrada) if os.path.isdir(os.path.join(pasta_entrada, d))]\n",
|
|
"\n",
|
|
"df_list = []\n",
|
|
"\n",
|
|
"# Percorre todas as subpastas\n",
|
|
"for subpasta in subpastas:\n",
|
|
" arquivos = [f for f in os.listdir(subpasta) if f.endswith(\".csv\")]\n",
|
|
" nome_pasta = os.path.basename(subpasta) # Obtém o nome da pasta\n",
|
|
"\n",
|
|
" for arquivo in arquivos:\n",
|
|
" caminho_arquivo = os.path.join(subpasta, arquivo)\n",
|
|
" try:\n",
|
|
" df = pd.read_csv(caminho_arquivo, encoding=\"utf-8\", low_memory=False) # Melhor para grandes volumes de dados\n",
|
|
" df[\"Arquivo_Origem\"] = arquivo # Adiciona o nome do arquivo de origem\n",
|
|
" df[\"Pasta_Origem\"] = nome_pasta # Adiciona o nome da pasta de origem\n",
|
|
" df_list.append(df)\n",
|
|
" except Exception as e:\n",
|
|
" print(f\"Erro ao ler o arquivo {arquivo}: {e}\")\n",
|
|
"\n",
|
|
"if df_list:\n",
|
|
" df_estoque = pd.concat(df_list, ignore_index=True)\n",
|
|
"\n",
|
|
"df_estoque['PDV'] = df_estoque['PDV'].astype(str)\n",
|
|
"\n",
|
|
"df_estoque['SKU_FINAL'] = np.where(df_estoque['SKU_PARA'] == \"-\", df_estoque['SKU'], df_estoque['SKU_PARA'])\n",
|
|
"\n",
|
|
"df_estoque['SKU_FINAL']=df_estoque['SKU_FINAL'].astype(str)\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 6,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"name": "stderr",
|
|
"output_type": "stream",
|
|
"text": [
|
|
"c:\\Users\\joao.herculano\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python313\\Lib\\site-packages\\openpyxl\\styles\\stylesheet.py:237: UserWarning: Workbook contains no default style, apply openpyxl's default\n",
|
|
" warn(\"Workbook contains no default style, apply openpyxl's default\")\n"
|
|
]
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"df_bi_preco = pd.read_excel(r\"C:\\Users\\joao.herculano\\GRUPO GINSENG\\Assistência Suprimentos - 2025\\SUPRIMENTOS\\DB_PROMOÇÕES\\EUDORA\\202510\\preçobi\\TABELA DE PREÇOS (4).xlsx\")"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 7,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"data": {
|
|
"text/plain": [
|
|
"Index(['SKU1', 'SKU2', 'Descrição', 'MARCA', 'CATEGORIA', 'LINHA', 'UF',\n",
|
|
" 'Tipo Preço', 'PC', 'PV'],\n",
|
|
" dtype='object')"
|
|
]
|
|
},
|
|
"execution_count": 7,
|
|
"metadata": {},
|
|
"output_type": "execute_result"
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"df_bi_preco.columns"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 8,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_pdv = pd.read_excel(r\"C:\\Users\\joao.herculano\\GRUPO GINSENG\\Assistência Suprimentos - 2025\\SUPRIMENTOS\\DB_PROMOÇÕES\\EUDORA\\202509\\arquivos pra gerar\\pdvs\\PDV_ATT.xlsx\")\n",
|
|
"df_pdv = df_pdv.rename(columns={'DESCRIÇÃO':'DESCRIÇÃO PDV'})\n",
|
|
"df_pdv = df_pdv.drop(columns=['REGIÃO', 'ESTADO','CIDADE','GESTÃO', 'SUPERVISOR', 'STATUS'])\n",
|
|
"df_pdv['PDV'] = df_pdv['PDV DESC'].str.split(\"-\").str[0].str.strip()\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 9,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"#ignorando a PDV que ainda não está online\n",
|
|
"df_pdv = df_pdv[df_pdv['DESCRIÇÃO PDV'] != '23813-COMERCIO-HIB VALENTE']"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 10,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_pdv['MATCH'] = 1"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"**ALTERAR NOME DA COLUNA \"ARQUIVO_ORIGEM\" PARA UMA DAS OPÇÕES ABAIXO:**\n",
|
|
"\n",
|
|
"*BOT.csv* \n",
|
|
"\n",
|
|
"*EUD.csv*\n",
|
|
"\n",
|
|
"*QDB.csv*"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 11,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_estoque = df_estoque[df_estoque['Arquivo_Origem']== \"EUD.csv\"]"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 12,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"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\")"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 13,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"calendario['Date'] = pd.to_datetime(calendario['Date'])\n",
|
|
"\n",
|
|
"# Get today (normalized to midnight)\n",
|
|
"today = pd.Timestamp(\"today\").normalize()\n",
|
|
"\n",
|
|
"calendario['NUM_CICLO'] = calendario['Ciclo'].str[-2:].astype(int)\n",
|
|
"calendario['ANO_CICLO'] = calendario['Ciclo'].str[0:5]\n",
|
|
"\n",
|
|
"\n",
|
|
"calendario = calendario[calendario['MARCA'] == \"EUDORA\"]\n",
|
|
"\n",
|
|
"calendario['CICLOMAIS2'] = calendario['ANO_CICLO'].astype(str) + (calendario['NUM_CICLO'].astype(int) + 2).astype(str).str.zfill(2)\n",
|
|
"\n",
|
|
"ciclo_mais2 = calendario[calendario['Date'].dt.normalize() == today]['CICLOMAIS2'].iloc[0]\n",
|
|
"\n",
|
|
"\n",
|
|
"# Filter rows where date matches today\n",
|
|
"filtered_calendario = calendario[calendario['Ciclo'] == ciclo_mais2][:1]\n",
|
|
"\n",
|
|
"\n",
|
|
"filtered_calendario['dias_ate_inicio'] = filtered_calendario['INICIO CICLO'].iloc[0] - today\n",
|
|
"\n",
|
|
"filtered_calendario['dias_ate_inicio'] = filtered_calendario['dias_ate_inicio'].dt.days.astype(int)\n",
|
|
"\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 14,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"data": {
|
|
"text/html": [
|
|
"<div>\n",
|
|
"<style scoped>\n",
|
|
" .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
|
|
" vertical-align: middle;\n",
|
|
" }\n",
|
|
"\n",
|
|
" .dataframe tbody tr th {\n",
|
|
" vertical-align: top;\n",
|
|
" }\n",
|
|
"\n",
|
|
" .dataframe thead th {\n",
|
|
" text-align: right;\n",
|
|
" }\n",
|
|
"</style>\n",
|
|
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
|
|
" <thead>\n",
|
|
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
|
|
" <th></th>\n",
|
|
" <th>Ciclo</th>\n",
|
|
" <th>INICIO CICLO</th>\n",
|
|
" <th>FIM CICLO</th>\n",
|
|
" <th>DURAÇÃO</th>\n",
|
|
" <th>MARCA</th>\n",
|
|
" <th>Date</th>\n",
|
|
" <th>NUM_CICLO</th>\n",
|
|
" <th>ANO_CICLO</th>\n",
|
|
" <th>CICLOMAIS2</th>\n",
|
|
" <th>dias_ate_inicio</th>\n",
|
|
" </tr>\n",
|
|
" </thead>\n",
|
|
" <tbody>\n",
|
|
" <tr>\n",
|
|
" <th>2262</th>\n",
|
|
" <td>C202511</td>\n",
|
|
" <td>2025-07-16</td>\n",
|
|
" <td>2025-08-05</td>\n",
|
|
" <td>21</td>\n",
|
|
" <td>EUDORA</td>\n",
|
|
" <td>2025-07-16</td>\n",
|
|
" <td>11</td>\n",
|
|
" <td>C2025</td>\n",
|
|
" <td>C202513</td>\n",
|
|
" <td>42</td>\n",
|
|
" </tr>\n",
|
|
" </tbody>\n",
|
|
"</table>\n",
|
|
"</div>"
|
|
],
|
|
"text/plain": [
|
|
" 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",
|
|
"\n",
|
|
" ANO_CICLO CICLOMAIS2 dias_ate_inicio \n",
|
|
"2262 C2025 C202513 42 "
|
|
]
|
|
},
|
|
"execution_count": 14,
|
|
"metadata": {},
|
|
"output_type": "execute_result"
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"filtered_calendario"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 15,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"filtered_calendario['match'] = 1"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 16,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_pdv['UF'] = np.where(df_pdv['UF'] == 'VDC','BA',df_pdv['UF'])"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 17,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_tabela = pd.read_excel(r\"C:\\Users\\joao.herculano\\GRUPO GINSENG\\Assistência Suprimentos - 2025\\SUPRIMENTOS\\DB_PROMOÇÕES\\EUDORA\\202510\\tabela promo\\Tabela-de-Promocoes_C10_att-1747056411627.xlsx.xlsx\")\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 18,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_tabela = df_tabela[[ 'Ciclo', 'Veiculo',\n",
|
|
" 'Tipo de Promoção', 'Estratégia de Promoção',\n",
|
|
" 'Tipo_mecanica', 'Promo Período Limitado?',\n",
|
|
" 'EAM', 'Categoria',\n",
|
|
" 'Cód. Combo', 'Código do Item',\n",
|
|
" 'Descrição do Item', 'Chamada Promocional',\n",
|
|
" 'Valor do Guia', 'Preço Promocionado',\n",
|
|
" '% de Desconto', 'RE compra por',\n",
|
|
" 'RE Vende por', 'RE lucra (R$)']]"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 19,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_tabela['Código do Item'] = df_tabela['Código do Item'].astype(str).str.replace(\".0\",\"\",regex=False)"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 20,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_tabela['MATCH'] = 1"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 21,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_tabela = pd.merge(left=df_tabela,right=df_pdv[['PDV','MATCH','UF','DESCRIÇÃO PDV','ANALISTA']],on='MATCH',how='inner')"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 22,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_tabela = df_tabela.drop_duplicates()"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 23,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"data": {
|
|
"text/plain": [
|
|
"Index(['Ciclo', 'Veiculo', 'Tipo de Promoção', 'Estratégia de Promoção',\n",
|
|
" 'Tipo_mecanica', 'Promo Período Limitado?', 'EAM', 'Categoria',\n",
|
|
" 'Cód. Combo', 'Código do Item', 'Descrição do Item',\n",
|
|
" 'Chamada Promocional', 'Valor do Guia', 'Preço Promocionado',\n",
|
|
" '% de Desconto', 'RE compra por', 'RE Vende por', 'RE lucra (R$)',\n",
|
|
" 'MATCH', 'PDV', 'UF', 'DESCRIÇÃO PDV', 'ANALISTA'],\n",
|
|
" dtype='object')"
|
|
]
|
|
},
|
|
"execution_count": 23,
|
|
"metadata": {},
|
|
"output_type": "execute_result"
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"df_tabela.columns"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 24,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_draft['PDV'] = df_draft['PDV'].astype(str)"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 25,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_draft['SKU'] = df_draft['SKU'].astype(str)\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 26,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_tabela['Código do Item'] = df_tabela['Código do Item'].astype('str')"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 27,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"data": {
|
|
"text/plain": [
|
|
"(1518, 69)"
|
|
]
|
|
},
|
|
"execution_count": 27,
|
|
"metadata": {},
|
|
"output_type": "execute_result"
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"df_final = pd.merge(left=df_draft,right=df_tabela,right_on=['Código do Item','PDV'],left_on=['SKU','PDV'],how='inner')\n",
|
|
"df_final.shape "
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 28,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"data": {
|
|
"text/plain": [
|
|
"(1518, 74)"
|
|
]
|
|
},
|
|
"execution_count": 28,
|
|
"metadata": {},
|
|
"output_type": "execute_result"
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"df_final = pd.merge(left=df_final, right=filtered_calendario[['Ciclo','INICIO CICLO','FIM CICLO','DURAÇÃO','match','dias_ate_inicio']], on='match',how='inner')\n",
|
|
"df_final.shape"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 29,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"data": {
|
|
"text/plain": [
|
|
"(1518, 74)"
|
|
]
|
|
},
|
|
"execution_count": 29,
|
|
"metadata": {},
|
|
"output_type": "execute_result"
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"#df_final = pd.merge(left=df_final,right=df_pdv[['PDV', 'CANAL', 'DESCRIÇÃO PDV', 'PDV DESC','UF', 'MARCA', 'ANALISTA']],on = 'PDV',how='inner')\n",
|
|
"df_final.shape"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 30,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"data": {
|
|
"text/plain": [
|
|
"(1831, 77)"
|
|
]
|
|
},
|
|
"execution_count": 30,
|
|
"metadata": {},
|
|
"output_type": "execute_result"
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"df_final['SKU'] = df_final['SKU'].astype(str) \n",
|
|
"df_final['PDV'] = df_final['PDV'].astype(str) \n",
|
|
"df_final = pd.merge(left=df_final,right=df_estoque[['SKU_FINAL', 'DDV PREVISTO', 'COBERTURA ATUAL','PDV']],right_on=['PDV','SKU_FINAL'],left_on=['PDV','SKU'],how='left')\n",
|
|
"df_final.shape"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 31,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"data": {
|
|
"text/plain": [
|
|
"(1831, 82)"
|
|
]
|
|
},
|
|
"execution_count": 31,
|
|
"metadata": {},
|
|
"output_type": "execute_result"
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"\n",
|
|
"df_bi_preco['SKU2'] = df_bi_preco['SKU2'].astype(str).str.replace('.0','',regex=False) \n",
|
|
"\n",
|
|
"df_final = pd.merge(left=df_final,right=df_bi_preco[['SKU1', 'SKU2', 'UF','Tipo Preço', 'PC', 'PV']],right_on=['UF','SKU2'],left_on=['UF','SKU'],how='left')\n",
|
|
"df_final.shape "
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 32,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"data": {
|
|
"text/plain": [
|
|
"(1831, 86)"
|
|
]
|
|
},
|
|
"execution_count": 32,
|
|
"metadata": {},
|
|
"output_type": "execute_result"
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"df_bi_preco['SKU1'] = df_bi_preco['SKU1'].astype(str).str.replace('.0','',regex=False) \n",
|
|
"\n",
|
|
"df_final = pd.merge(left=df_final,right=df_bi_preco[['SKU1', 'SKU2', 'UF', 'PC', 'PV']],right_on=['UF','SKU1'],left_on=['UF','SKU'],how='left')\n",
|
|
"df_final.shape "
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 33,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"#df_bi_preco = df_bi_preco[df_bi_preco['MARCA']=='EUDORA']"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 34,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_final['PRECO DE COMPRA'] = np.where(~df_final['PC_x'].isna(),df_final['PC_x'],df_final['PC_y'])\n",
|
|
"\n",
|
|
"df_final['PRECO DE VENDA'] = np.where(~df_final['PV_x'].isna(),df_final['PV_x'],df_final['PV_y'])\n",
|
|
"\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 35,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_estoque = df_estoque.rename(columns={'SKU_FINAL':'SKU_PARA_VALIDACAO'})\n",
|
|
"df_final = pd.merge( left= df_final, right = df_estoque[['SKU_PARA_VALIDACAO','Arquivo_Origem']], left_on= 'SKU', right_on='SKU_PARA_VALIDACAO', how='left')"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 36,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"data": {
|
|
"text/plain": [
|
|
"Index(['PDV', 'Classe', 'SKU', 'Descrição', 'Categoria_x', 'Subcategoria',\n",
|
|
" 'Lançamento', 'Desativação', 'Histórico de Vendas do Ciclo 202408',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202409',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202410',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202411',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202412',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202413',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202414',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202415',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202416',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202417',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202501',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202502',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202503',\n",
|
|
" '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 202507',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo Atual', 'Dias sem venda',\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",
|
|
" 'Compra inteligente Próximo Ciclo',\n",
|
|
" 'Compra inteligente Próximo Ciclo + 1', 'Item Desativado',\n",
|
|
" 'Data Prevista Regularização', 'Carteira Bloqueada Para Novos Pedidos',\n",
|
|
" 'Planograma', 'Quantidade por caixa', 'Preço Sell In', 'Quantidade',\n",
|
|
" 'Item analisado', 'Histórico de Vendas do Ciclo 202407', 'match',\n",
|
|
" 'Ciclo_x', 'Veiculo', 'Tipo de Promoção', 'Estratégia de Promoção',\n",
|
|
" 'Tipo_mecanica', 'Promo Período Limitado?', 'EAM', 'Categoria_y',\n",
|
|
" 'Cód. Combo', 'Código do Item', 'Descrição do Item',\n",
|
|
" 'Chamada Promocional', 'Valor do Guia', 'Preço Promocionado',\n",
|
|
" '% de Desconto', 'RE compra por', 'RE Vende por', 'RE lucra (R$)',\n",
|
|
" 'MATCH', 'UF', 'DESCRIÇÃO PDV', 'ANALISTA', 'Ciclo_y', 'INICIO CICLO',\n",
|
|
" 'FIM CICLO', 'DURAÇÃO', 'dias_ate_inicio', 'SKU_FINAL', 'DDV PREVISTO',\n",
|
|
" 'COBERTURA ATUAL', 'SKU1_x', 'SKU2_x', 'Tipo Preço', 'PC_x', 'PV_x',\n",
|
|
" 'SKU1_y', 'SKU2_y', 'PC_y', 'PV_y', 'PRECO DE COMPRA', 'PRECO DE VENDA',\n",
|
|
" 'SKU_PARA_VALIDACAO', 'Arquivo_Origem'],\n",
|
|
" dtype='object')"
|
|
]
|
|
},
|
|
"execution_count": 36,
|
|
"metadata": {},
|
|
"output_type": "execute_result"
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"df_final.columns"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 37,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_final = df_final.drop(columns=['Desativação','Lançamento',\n",
|
|
"'Promoção Próximo Ciclo',\n",
|
|
"'Compra inteligente semanal/Sugestão de compra',\n",
|
|
"'Planograma',\n",
|
|
"'Carteira Bloqueada Para Novos Pedidos',\n",
|
|
"'Preço Sell In',\n",
|
|
"'Quantidade',\n",
|
|
"'Item analisado',\n",
|
|
"'Promoção Próximo Ciclo + 1',\n",
|
|
"'SKU_PARA_VALIDACAO',\n",
|
|
"'Ciclo_y'\n",
|
|
"])"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 38,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"data": {
|
|
"text/plain": [
|
|
"(101091, 80)"
|
|
]
|
|
},
|
|
"execution_count": 38,
|
|
"metadata": {},
|
|
"output_type": "execute_result"
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"df_final['PDV_SKU'] = df_final['PDV'].astype(str) + df_final['SKU'].astype(str) \n",
|
|
"df_final['UFPRODUTO'] = df_final['UF'].astype(str) + df_final['SKU'].astype(str)\n",
|
|
"\n",
|
|
"df_final.shape"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 39,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"data": {
|
|
"text/plain": [
|
|
"Projeção Próximo Ciclo + 1\n",
|
|
"0 11230\n",
|
|
"1 6095\n",
|
|
"2 5693\n",
|
|
"4 5037\n",
|
|
"3 4691\n",
|
|
" ... \n",
|
|
"60 13\n",
|
|
"575 13\n",
|
|
"197 13\n",
|
|
"351 13\n",
|
|
"118 13\n",
|
|
"Name: count, Length: 129, dtype: int64"
|
|
]
|
|
},
|
|
"execution_count": 39,
|
|
"metadata": {},
|
|
"output_type": "execute_result"
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"df_final['Projeção Próximo Ciclo + 1'].value_counts()"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 40,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_final['PROJEÇÃO DO CICLO PROMOCIONADO'] =df_final['Projeção Próximo Ciclo + 1'] - df_final['Projeção Próximo Ciclo'] # projeção do ciclo em estudo"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 41,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"data": {
|
|
"text/plain": [
|
|
"PROJEÇÃO DO CICLO PROMOCIONADO\n",
|
|
"0 11243\n",
|
|
"1 7913\n",
|
|
"2 7288\n",
|
|
"4 5839\n",
|
|
"5 5191\n",
|
|
" ... \n",
|
|
"175 13\n",
|
|
"312 13\n",
|
|
"108 13\n",
|
|
"69 13\n",
|
|
"161 13\n",
|
|
"Name: count, Length: 115, dtype: int64"
|
|
]
|
|
},
|
|
"execution_count": 41,
|
|
"metadata": {},
|
|
"output_type": "execute_result"
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"df_final['PROJEÇÃO DO CICLO PROMOCIONADO'].value_counts()"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 42,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_final['Data Prevista Regularização'] = df_final['Data Prevista Regularização'].astype(str).replace('0','REGULAR')"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 43,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_final = df_final.rename(columns={'Arquivo_Origem': 'MARCA'})"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 44,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"data": {
|
|
"text/plain": [
|
|
"np.int64(0)"
|
|
]
|
|
},
|
|
"execution_count": 44,
|
|
"metadata": {},
|
|
"output_type": "execute_result"
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"df_final = df_final[~df_final['MARCA'].isna()]\n",
|
|
"df_final['MARCA'].isna().sum()"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 45,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"data": {
|
|
"text/plain": [
|
|
"(1822, 81)"
|
|
]
|
|
},
|
|
"execution_count": 45,
|
|
"metadata": {},
|
|
"output_type": "execute_result"
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"df_final = df_final.drop_duplicates()\n",
|
|
"df_final.shape"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 46,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"data": {
|
|
"text/plain": [
|
|
"Index(['PDV', 'Classe', 'SKU', 'Descrição', 'Categoria_x', 'Subcategoria',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202408',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202409',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202410',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202411',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202412',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202413',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202414',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202415',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202416',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202417',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202501',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202502',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202503',\n",
|
|
" '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 202507',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo Atual', 'Dias sem venda',\n",
|
|
" 'Projeção Próximo Ciclo', 'Projeção Próximo Ciclo + 1', 'Estoque Atual',\n",
|
|
" 'Estoque em Transito', 'Pedido Pendente',\n",
|
|
" 'Compra inteligente Próximo Ciclo',\n",
|
|
" 'Compra inteligente Próximo Ciclo + 1', 'Item Desativado',\n",
|
|
" 'Data Prevista Regularização', 'Quantidade por caixa',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202407', 'match', 'Ciclo_x', 'Veiculo',\n",
|
|
" 'Tipo de Promoção', 'Estratégia de Promoção', 'Tipo_mecanica',\n",
|
|
" 'Promo Período Limitado?', 'EAM', 'Categoria_y', 'Cód. Combo',\n",
|
|
" 'Código do Item', 'Descrição do Item', 'Chamada Promocional',\n",
|
|
" 'Valor do Guia', 'Preço Promocionado', '% de Desconto', 'RE compra por',\n",
|
|
" 'RE Vende por', 'RE lucra (R$)', 'MATCH', 'UF', 'DESCRIÇÃO PDV',\n",
|
|
" 'ANALISTA', 'INICIO CICLO', 'FIM CICLO', 'DURAÇÃO', 'dias_ate_inicio',\n",
|
|
" 'SKU_FINAL', 'DDV PREVISTO', 'COBERTURA ATUAL', 'SKU1_x', 'SKU2_x',\n",
|
|
" 'Tipo Preço', 'PC_x', 'PV_x', 'SKU1_y', 'SKU2_y', 'PC_y', 'PV_y',\n",
|
|
" 'PRECO DE COMPRA', 'PRECO DE VENDA', 'MARCA', 'PDV_SKU', 'UFPRODUTO',\n",
|
|
" 'PROJEÇÃO DO CICLO PROMOCIONADO'],\n",
|
|
" dtype='object')"
|
|
]
|
|
},
|
|
"execution_count": 46,
|
|
"metadata": {},
|
|
"output_type": "execute_result"
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"df_final.columns"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 47,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"# Define list of target columns\n",
|
|
"sales_2024_cols = df_final.columns[6:24]\n",
|
|
"# Create a new column with the row-wise max\n",
|
|
"df_final['PICO DE VENDAS 2024'] = df_final[sales_2024_cols].max(axis=1)\n",
|
|
"\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 48,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"vendas_6_meses = df_final.columns[17:23]\n",
|
|
"\n",
|
|
"df_final['Pico Vendas Ultimos 6 ciclos'] = df_final[vendas_6_meses].max(axis=1)"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 49,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"data": {
|
|
"text/plain": [
|
|
"Index(['Histórico de Vendas do Ciclo 202408',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202409',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202410',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202411',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202412',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202413',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202414',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202415',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202416',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202417',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202501',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202502',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202503',\n",
|
|
" '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 202507'],\n",
|
|
" dtype='object')"
|
|
]
|
|
},
|
|
"execution_count": 49,
|
|
"metadata": {},
|
|
"output_type": "execute_result"
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"df_final.columns[6:23]"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 50,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"name": "stdout",
|
|
"output_type": "stream",
|
|
"text": [
|
|
"0.167950276989596\n"
|
|
]
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"CRESCIMENTO = (df_final[df_final.columns[6]].sum() - df_final[df_final.columns[22]].sum())/df_final[df_final.columns[6]].sum() \n",
|
|
"print(CRESCIMENTO)\n",
|
|
"\n",
|
|
"df_final['CRESCIMENTO'] = .2"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 51,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"mesmo_ciclo_ano_passado = df_final.columns[8:9]\n",
|
|
"ciclo_ano_passado = df_final.columns[8:9].str.split(\" \")[0][-1]\n",
|
|
"df_final[ciclo_ano_passado] = df_final[mesmo_ciclo_ano_passado]"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 52,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"data": {
|
|
"text/plain": [
|
|
"'202410'"
|
|
]
|
|
},
|
|
"execution_count": 52,
|
|
"metadata": {},
|
|
"output_type": "execute_result"
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"df_final.columns[8:9].str.split(\" \")[0][-1]"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 53,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"vendas_todos_historicos = df_final.columns[6:23]\n",
|
|
"\n",
|
|
"df_final['MEDIANA DO HISTÓRICO'] = df_final[vendas_todos_historicos].median(axis=1)\n",
|
|
"\n",
|
|
"df_final['MEDIA DO HISTÓRICO'] = df_final[vendas_todos_historicos].mean(axis=1)\n",
|
|
"\n",
|
|
"df_final['MEDIANA DO HISTÓRICO'] = np.where(df_final['MEDIANA DO HISTÓRICO'] <1,df_final['MEDIA DO HISTÓRICO'],df_final['MEDIANA DO HISTÓRICO'])\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 54,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"data": {
|
|
"text/plain": [
|
|
"np.float64(0.167950276989596)"
|
|
]
|
|
},
|
|
"execution_count": 54,
|
|
"metadata": {},
|
|
"output_type": "execute_result"
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"CRESCIMENTO"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 88,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"data": {
|
|
"text/plain": [
|
|
"Index(['PDV', 'Classe', 'SKU', 'Descrição', 'Categoria_x', 'Subcategoria',\n",
|
|
" 'C-4', 'C-3', 'C-2', 'C-1', 'Histórico de Vendas do Ciclo 202507',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo Atual', 'Dias sem venda',\n",
|
|
" 'Projeção Próximo Ciclo', 'Projeção Próximo Ciclo + 1', 'Estoque Atual',\n",
|
|
" 'Estoque em Transito', 'Pedido Pendente',\n",
|
|
" 'Compra inteligente Próximo Ciclo',\n",
|
|
" 'Compra inteligente Próximo Ciclo + 1', 'Item Desativado',\n",
|
|
" 'Data Prevista Regularização', 'Quantidade por caixa',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202407', 'match', 'Ciclo_x', 'Veiculo',\n",
|
|
" 'Tipo de Promoção', 'Estratégia de Promoção', 'Tipo_mecanica',\n",
|
|
" 'Promo Período Limitado?', 'EAM', 'Categoria_y', 'Cód. Combo',\n",
|
|
" 'Código do Item', 'Descrição do Item', 'Chamada Promocional',\n",
|
|
" 'Valor do Guia', 'Preço Promocionado', '% de Desconto', 'RE compra por',\n",
|
|
" 'RE Vende por', 'RE lucra (R$)', 'MATCH', 'UF', 'DESCRIÇÃO PDV',\n",
|
|
" 'ANALISTA', 'INICIO CICLO', 'FIM CICLO', 'DURAÇÃO', 'dias_ate_inicio',\n",
|
|
" 'SKU_FINAL', 'DDV PREVISTO', 'COBERTURA ATUAL', 'SKU1_x', 'SKU2_x',\n",
|
|
" 'Tipo Preço', 'PC_x', 'PV_x', 'SKU1_y', 'SKU2_y', 'PC_y', 'PV_y',\n",
|
|
" 'PRECO DE COMPRA', 'PRECO DE VENDA', 'MARCA', 'PDV_SKU', 'UFPRODUTO',\n",
|
|
" 'PROJEÇÃO DO CICLO PROMOCIONADO', 'PICO DE VENDAS 2024',\n",
|
|
" 'Pico Vendas Ultimos 6 ciclos', 'CRESCIMENTO', '202410',\n",
|
|
" 'MEDIANA DO HISTÓRICO', 'MEDIA DO HISTÓRICO', 'PV GINSENG'],\n",
|
|
" dtype='object')"
|
|
]
|
|
},
|
|
"execution_count": 88,
|
|
"metadata": {},
|
|
"output_type": "execute_result"
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"df_final.columns"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 56,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_final['PV GINSENG'] = np.where(df_final['CRESCIMENTO'] * df_final[ciclo_ano_passado] + df_final[ciclo_ano_passado] < df_final['MEDIANA DO HISTÓRICO'],\n",
|
|
" np.ceil(df_final['CRESCIMENTO'] * df_final['MEDIANA DO HISTÓRICO']+ df_final['MEDIANA DO HISTÓRICO']), \n",
|
|
" np.ceil(df_final['CRESCIMENTO']*df_final[ciclo_ano_passado]+df_final[ciclo_ano_passado]))"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": null,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_final['PV GINSENG'] = np.where(df_final['PV GINSENG']<1, df_final['Projeção Próximo Ciclo + 1'],df_final['PV GINSENG'])"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 57,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_final = df_final.rename(columns={df_final.columns[18]: \"C-4\", df_final.columns[19]: \"C-3\",df_final.columns[20]: \"C-2\",df_final.columns[21]: \"C-1\"})"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 58,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_final.drop(columns=df_final.columns[6:18], inplace=True)\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 59,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"# List all columns except the two\n",
|
|
"cols_to_group_by = df_final.columns.difference(['DDV PREVISTO', 'COBERTURA ATUAL'])\n",
|
|
"\n",
|
|
"# Group and aggregate\n",
|
|
"df_final_dedup = (\n",
|
|
" df_final\n",
|
|
" .groupby(list(cols_to_group_by), dropna=False)[['DDV PREVISTO', 'COBERTURA ATUAL']]\n",
|
|
" .max()\n",
|
|
" .reset_index()\n",
|
|
")\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 60,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"data": {
|
|
"text/plain": [
|
|
"0 0\n",
|
|
"24 0\n",
|
|
"48 0\n",
|
|
"72 9\n",
|
|
"96 0\n",
|
|
" ..\n",
|
|
"101026 0\n",
|
|
"101039 2\n",
|
|
"101052 1\n",
|
|
"101065 1\n",
|
|
"101078 7\n",
|
|
"Name: Compra inteligente Próximo Ciclo, Length: 1822, dtype: int64"
|
|
]
|
|
},
|
|
"execution_count": 60,
|
|
"metadata": {},
|
|
"output_type": "execute_result"
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"df_final['Compra inteligente Próximo Ciclo']\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 61,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_final_dedup['DDV PREVISTO'] = df_final_dedup['DDV PREVISTO'].fillna(0.01)\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 62,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_final_dedup['DDV PREVISTO'] = np.where(\n",
|
|
" df_final_dedup['DDV PREVISTO'] == 0,\n",
|
|
" 0.01,\n",
|
|
" df_final_dedup['DDV PREVISTO']\n",
|
|
")\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 63,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"data": {
|
|
"text/plain": [
|
|
"DDV PREVISTO\n",
|
|
"0.01 302\n",
|
|
"0.02 120\n",
|
|
"0.04 109\n",
|
|
"0.07 50\n",
|
|
"0.13 36\n",
|
|
" ... \n",
|
|
"1.56 1\n",
|
|
"3.58 1\n",
|
|
"3.75 1\n",
|
|
"6.98 1\n",
|
|
"10.96 1\n",
|
|
"Name: count, Length: 195, dtype: int64"
|
|
]
|
|
},
|
|
"execution_count": 63,
|
|
"metadata": {},
|
|
"output_type": "execute_result"
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"df_final_dedup['DDV PREVISTO'].value_counts()"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 64,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_final_dedup['EST PROJE FINAL CICLO ATUAL'] = (df_final_dedup['Estoque Atual'] + df_final_dedup['Estoque em Transito']) - round(df_final_dedup['dias_ate_inicio'] * df_final_dedup['DDV PREVISTO'],0)"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 65,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_final_dedup['EST PROJE FINAL CICLO ATUAL'] = np.where(df_final_dedup['EST PROJE FINAL CICLO ATUAL']<0,0,df_final_dedup['EST PROJE FINAL CICLO ATUAL'])"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 66,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"data": {
|
|
"text/plain": [
|
|
"Index(['% de Desconto', '202410', 'ANALISTA', 'C-1', 'C-2', 'C-3', 'C-4',\n",
|
|
" 'CRESCIMENTO', 'Categoria_x', 'Categoria_y', 'Chamada Promocional',\n",
|
|
" 'Ciclo_x', 'Classe', 'Compra inteligente Próximo Ciclo',\n",
|
|
" 'Compra inteligente Próximo Ciclo + 1', 'Cód. Combo', 'Código do Item',\n",
|
|
" 'DESCRIÇÃO PDV', 'DURAÇÃO', 'Data Prevista Regularização', 'Descrição',\n",
|
|
" 'Descrição do Item', 'Dias sem venda', 'EAM', 'Estoque Atual',\n",
|
|
" 'Estoque em Transito', 'Estratégia de Promoção', 'FIM CICLO',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202407',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202507',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo Atual', 'INICIO CICLO', 'Item Desativado',\n",
|
|
" 'MARCA', 'MATCH', 'MEDIA DO HISTÓRICO', 'MEDIANA DO HISTÓRICO', 'PC_x',\n",
|
|
" 'PC_y', 'PDV', 'PDV_SKU', 'PICO DE VENDAS 2024', 'PRECO DE COMPRA',\n",
|
|
" 'PRECO DE VENDA', 'PROJEÇÃO DO CICLO PROMOCIONADO', 'PV GINSENG',\n",
|
|
" 'PV_x', 'PV_y', 'Pedido Pendente', 'Pico Vendas Ultimos 6 ciclos',\n",
|
|
" 'Preço Promocionado', 'Projeção Próximo Ciclo',\n",
|
|
" 'Projeção Próximo Ciclo + 1', 'Promo Período Limitado?',\n",
|
|
" 'Quantidade por caixa', 'RE Vende por', 'RE compra por',\n",
|
|
" 'RE lucra (R$)', 'SKU', 'SKU1_x', 'SKU1_y', 'SKU2_x', 'SKU2_y',\n",
|
|
" 'SKU_FINAL', 'Subcategoria', 'Tipo Preço', 'Tipo de Promoção',\n",
|
|
" 'Tipo_mecanica', 'UF', 'UFPRODUTO', 'Valor do Guia', 'Veiculo',\n",
|
|
" 'dias_ate_inicio', 'match', 'DDV PREVISTO', 'COBERTURA ATUAL',\n",
|
|
" 'EST PROJE FINAL CICLO ATUAL'],\n",
|
|
" dtype='object')"
|
|
]
|
|
},
|
|
"execution_count": 66,
|
|
"metadata": {},
|
|
"output_type": "execute_result"
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"df_final_dedup.columns"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 67,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_final_dedup['VENDAS R$ PV GINSENG'] = df_final_dedup['PRECO DE VENDA'] * df_final_dedup['PV GINSENG']"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 68,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_final_dedup = df_final_dedup.rename(columns={'Ciclo_x':'Ciclo'})"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 69,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_final_dedup['SUGESTÃO ABTASTECIMENTO\t'] = ''\n",
|
|
"df_final_dedup['VENDAS R$ ABASTECIMENTO'] = ''\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 70,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_final_dedup['RBV 202406'] = df_final_dedup['PRECO DE VENDA'] * df_final_dedup[ciclo_ano_passado] "
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 71,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_final_dedup['COB PROJETADA'] = np.where(\n",
|
|
" df_final_dedup['DDV PREVISTO'] != 0,\n",
|
|
" (df_final_dedup['EST PROJE FINAL CICLO ATUAL'] + df_final_dedup['PV GINSENG']) / df_final_dedup['DDV PREVISTO'],\n",
|
|
" 999)\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 72,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_final_dedup.drop(columns=['dias_ate_inicio','SKU_FINAL','Projeção Próximo Ciclo + 1',\n",
|
|
" 'CRESCIMENTO'],inplace=True)"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 73,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_final_dedup['MARCA'] = df_final_dedup['MARCA'].str.replace('.csv','',regex=False)"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 74,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_final_dedup['COB PROJETADA'] = df_final_dedup['COB PROJETADA'].fillna(999)"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 75,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"data": {
|
|
"text/plain": [
|
|
"Index(['% de Desconto', '202410', 'ANALISTA', 'C-1', 'C-2', 'C-3', 'C-4',\n",
|
|
" 'Categoria_x', 'Categoria_y', 'Chamada Promocional', 'Ciclo', 'Classe',\n",
|
|
" 'Compra inteligente Próximo Ciclo',\n",
|
|
" 'Compra inteligente Próximo Ciclo + 1', 'Cód. Combo', 'Código do Item',\n",
|
|
" 'DESCRIÇÃO PDV', 'DURAÇÃO', 'Data Prevista Regularização', 'Descrição',\n",
|
|
" 'Descrição do Item', 'Dias sem venda', 'EAM', 'Estoque Atual',\n",
|
|
" 'Estoque em Transito', 'Estratégia de Promoção', 'FIM CICLO',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202407',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202507',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo Atual', 'INICIO CICLO', 'Item Desativado',\n",
|
|
" 'MARCA', 'MATCH', 'MEDIA DO HISTÓRICO', 'MEDIANA DO HISTÓRICO', 'PC_x',\n",
|
|
" 'PC_y', 'PDV', 'PDV_SKU', 'PICO DE VENDAS 2024', 'PRECO DE COMPRA',\n",
|
|
" 'PRECO DE VENDA', 'PROJEÇÃO DO CICLO PROMOCIONADO', 'PV GINSENG',\n",
|
|
" 'PV_x', 'PV_y', 'Pedido Pendente', 'Pico Vendas Ultimos 6 ciclos',\n",
|
|
" 'Preço Promocionado', 'Projeção Próximo Ciclo',\n",
|
|
" 'Promo Período Limitado?', 'Quantidade por caixa', 'RE Vende por',\n",
|
|
" 'RE compra por', 'RE lucra (R$)', 'SKU', 'SKU1_x', 'SKU1_y', 'SKU2_x',\n",
|
|
" 'SKU2_y', 'Subcategoria', 'Tipo Preço', 'Tipo de Promoção',\n",
|
|
" 'Tipo_mecanica', 'UF', 'UFPRODUTO', 'Valor do Guia', 'Veiculo', 'match',\n",
|
|
" 'DDV PREVISTO', 'COBERTURA ATUAL', 'EST PROJE FINAL CICLO ATUAL',\n",
|
|
" 'VENDAS R$ PV GINSENG', 'SUGESTÃO ABTASTECIMENTO\\t',\n",
|
|
" 'VENDAS R$ ABASTECIMENTO', 'RBV 202406', 'COB PROJETADA'],\n",
|
|
" dtype='object')"
|
|
]
|
|
},
|
|
"execution_count": 75,
|
|
"metadata": {},
|
|
"output_type": "execute_result"
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"df_final_dedup.columns"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 76,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"data": {
|
|
"text/plain": [
|
|
"'EUD'"
|
|
]
|
|
},
|
|
"execution_count": 76,
|
|
"metadata": {},
|
|
"output_type": "execute_result"
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"marca_promo = df_estoque['Arquivo_Origem'].iloc[0].replace('.csv','')\n",
|
|
"marca_promo"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 77,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"data": {
|
|
"text/plain": [
|
|
"Index(['PDV', 'Classe', 'SKU', 'Descrição', 'Categoria_x', 'Subcategoria',\n",
|
|
" 'C-4', 'C-3', 'C-2', 'C-1', 'Histórico de Vendas do Ciclo 202507',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo Atual', 'Dias sem venda',\n",
|
|
" 'Projeção Próximo Ciclo', 'Projeção Próximo Ciclo + 1', 'Estoque Atual',\n",
|
|
" 'Estoque em Transito', 'Pedido Pendente',\n",
|
|
" 'Compra inteligente Próximo Ciclo',\n",
|
|
" 'Compra inteligente Próximo Ciclo + 1', 'Item Desativado',\n",
|
|
" 'Data Prevista Regularização', 'Quantidade por caixa',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202407', 'match', 'Ciclo_x', 'Veiculo',\n",
|
|
" 'Tipo de Promoção', 'Estratégia de Promoção', 'Tipo_mecanica',\n",
|
|
" 'Promo Período Limitado?', 'EAM', 'Categoria_y', 'Cód. Combo',\n",
|
|
" 'Código do Item', 'Descrição do Item', 'Chamada Promocional',\n",
|
|
" 'Valor do Guia', 'Preço Promocionado', '% de Desconto', 'RE compra por',\n",
|
|
" 'RE Vende por', 'RE lucra (R$)', 'MATCH', 'UF', 'DESCRIÇÃO PDV',\n",
|
|
" 'ANALISTA', 'INICIO CICLO', 'FIM CICLO', 'DURAÇÃO', 'dias_ate_inicio',\n",
|
|
" 'SKU_FINAL', 'DDV PREVISTO', 'COBERTURA ATUAL', 'SKU1_x', 'SKU2_x',\n",
|
|
" 'Tipo Preço', 'PC_x', 'PV_x', 'SKU1_y', 'SKU2_y', 'PC_y', 'PV_y',\n",
|
|
" 'PRECO DE COMPRA', 'PRECO DE VENDA', 'MARCA', 'PDV_SKU', 'UFPRODUTO',\n",
|
|
" 'PROJEÇÃO DO CICLO PROMOCIONADO', 'PICO DE VENDAS 2024',\n",
|
|
" 'Pico Vendas Ultimos 6 ciclos', 'CRESCIMENTO', '202410',\n",
|
|
" 'MEDIANA DO HISTÓRICO', 'MEDIA DO HISTÓRICO', 'PV GINSENG'],\n",
|
|
" dtype='object')"
|
|
]
|
|
},
|
|
"execution_count": 77,
|
|
"metadata": {},
|
|
"output_type": "execute_result"
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"df_final.columns"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 78,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"# Passo 1: ordenar\n",
|
|
"df_sorted = df_final.sort_values(by='% de Desconto', ascending=False)\n",
|
|
"\n",
|
|
"# Passo 2: obter até 3 chamadas promocionais por grupo\n",
|
|
"promo_grouped = (\n",
|
|
" df_sorted.groupby(['SKU', 'PDV'])['Chamada Promocional']\n",
|
|
" .apply(lambda x: x.dropna().unique()[:3])\n",
|
|
" .apply(pd.Series)\n",
|
|
" .rename(columns={0: 'MECÂNICA 1', 1: 'MECÂNICA 2', 2: 'MECÂNICA 3'})\n",
|
|
" .reset_index()\n",
|
|
")\n",
|
|
"\n",
|
|
"# Passo 3: base com maior % de desconto\n",
|
|
"df_base = df_sorted.drop_duplicates(subset=['SKU', 'PDV'], keep='first').reset_index(drop=True)\n",
|
|
"\n",
|
|
"# Passo 4: merge com chamadas pivotadas\n",
|
|
"df_merged = df_base.merge(promo_grouped, on=['SKU', 'PDV'], how='left')\n",
|
|
"\n",
|
|
"# Corrigir dicionário: agrupar e pegar o primeiro valor válido por (SKU, PDV)\n",
|
|
"# Passo 1: dicionário com Cód. Combo único por SKU+PDV\n",
|
|
"cod_combo_map = (\n",
|
|
" df_final\n",
|
|
" .dropna(subset=['Cód. Combo'])\n",
|
|
" .groupby(['SKU', 'PDV'])['Cód. Combo']\n",
|
|
" .first()\n",
|
|
" .to_dict()\n",
|
|
")\n",
|
|
"\n",
|
|
"# Passo 2: gerar Series com os valores mapeados\n",
|
|
"cod_combo_series = df_merged.set_index(['SKU', 'PDV']).index.map(cod_combo_map)\n",
|
|
"\n",
|
|
"# Passo 3: substituir os valores diretamente\n",
|
|
"df_merged['Cód. Combo'] = cod_combo_series.where(cod_combo_series.notna(), df_merged['Cód. Combo'])\n",
|
|
"\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 79,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"# Columns to bring up front\n",
|
|
"priority_cols = [\n",
|
|
" 'PDV_SKU',\t'SKU',\t'MARCA','INICIO CICLO',\n",
|
|
" 'FIM CICLO',\t'DURAÇÃO','dias_ate_inicio',\t\n",
|
|
" 'UFPRODUTO',\t'Item Desativado',\t'Data Prevista Regularização',\n",
|
|
" 'ANALISTA',\t'UF',\t'PDV',\t'DESCRIÇÃO PDV',\t'Classe',\n",
|
|
" 'Descrição','MECÂNICA 1',\n",
|
|
" 'MECÂNICA 2', 'MECÂNICA 3','Estoque Atual',\t'COBERTURA ATUAL',\n",
|
|
" 'Estoque em Transito',\t'Pedido Pendente',\t'PICO DE VENDAS 2024','Pico Vendas Ultimos 6 ciclos',\n",
|
|
" 'C-4',\t'C-3',\t'C-2',\t'C-1',\t'Histórico de Vendas do Ciclo Atual',\n",
|
|
" 'Dias sem venda'\n",
|
|
"]\n",
|
|
"\n",
|
|
"# All remaining columns\n",
|
|
"other_cols = [col for col in df_merged.columns if col not in priority_cols]\n",
|
|
"\n",
|
|
"# Reorder\n",
|
|
"df_merged = df_merged[priority_cols + other_cols]\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 80,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_merged['INICIO CICLO'] = pd.to_datetime(df_merged['INICIO CICLO'], dayfirst=True).dt.strftime('%d/%m/%Y')\n",
|
|
"\n",
|
|
"df_merged['FIM CICLO'] = pd.to_datetime(df_merged['FIM CICLO'], dayfirst=True).dt.strftime('%d/%m/%Y')"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 81,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"data": {
|
|
"text/plain": [
|
|
"Index(['PDV_SKU', 'SKU', 'MARCA', 'INICIO CICLO', 'FIM CICLO', 'DURAÇÃO',\n",
|
|
" 'dias_ate_inicio', 'UFPRODUTO', 'Item Desativado',\n",
|
|
" 'Data Prevista Regularização', 'ANALISTA', 'UF', 'PDV', 'DESCRIÇÃO PDV',\n",
|
|
" 'Classe', 'Descrição', 'MECÂNICA 1', 'MECÂNICA 2', 'MECÂNICA 3',\n",
|
|
" 'Estoque Atual', 'COBERTURA ATUAL', 'Estoque em Transito',\n",
|
|
" 'Pedido Pendente', 'PICO DE VENDAS 2024',\n",
|
|
" 'Pico Vendas Ultimos 6 ciclos', 'C-4', 'C-3', 'C-2', 'C-1',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo Atual', 'Dias sem venda', 'Categoria_x',\n",
|
|
" 'Subcategoria', 'Histórico de Vendas do Ciclo 202507',\n",
|
|
" 'Projeção Próximo Ciclo', 'Projeção Próximo Ciclo + 1',\n",
|
|
" 'Compra inteligente Próximo Ciclo',\n",
|
|
" 'Compra inteligente Próximo Ciclo + 1', 'Quantidade por caixa',\n",
|
|
" 'Histórico de Vendas do Ciclo 202407', 'match', 'Ciclo_x', 'Veiculo',\n",
|
|
" 'Tipo de Promoção', 'Estratégia de Promoção', 'Tipo_mecanica',\n",
|
|
" 'Promo Período Limitado?', 'EAM', 'Categoria_y', 'Cód. Combo',\n",
|
|
" 'Código do Item', 'Descrição do Item', 'Chamada Promocional',\n",
|
|
" 'Valor do Guia', 'Preço Promocionado', '% de Desconto', 'RE compra por',\n",
|
|
" 'RE Vende por', 'RE lucra (R$)', 'MATCH', 'SKU_FINAL', 'DDV PREVISTO',\n",
|
|
" 'SKU1_x', 'SKU2_x', 'Tipo Preço', 'PC_x', 'PV_x', 'SKU1_y', 'SKU2_y',\n",
|
|
" 'PC_y', 'PV_y', 'PRECO DE COMPRA', 'PRECO DE VENDA',\n",
|
|
" 'PROJEÇÃO DO CICLO PROMOCIONADO', 'CRESCIMENTO', '202410',\n",
|
|
" 'MEDIANA DO HISTÓRICO', 'MEDIA DO HISTÓRICO', 'PV GINSENG'],\n",
|
|
" dtype='object')"
|
|
]
|
|
},
|
|
"execution_count": 81,
|
|
"metadata": {},
|
|
"output_type": "execute_result"
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"df_merged.columns"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 82,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_merged = df_merged.loc[:, ~df_merged.columns.str.endswith('_y')]\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 83,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_merged.columns = df_merged.columns.str.replace('_x$', '', regex=True)\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 84,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_merged = df_merged.drop(columns=['Veiculo',\t'Tipo de Promoção',\t'Estratégia de Promoção','Tipo_mecanica'\n",
|
|
" ,'Chamada Promocional','MATCH','match', 'SKU_FINAL','Descrição do Item','CRESCIMENTO',\n",
|
|
" 'Cód. Combo'])"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 85,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"df_merged['SUGESTÃO ANALISTA'] = \"\"\n",
|
|
"\n",
|
|
"df_merged['SUGESTÃO COMERCIAL'] = \"\""
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 87,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"\n",
|
|
"from openpyxl import load_workbook\n",
|
|
"from openpyxl.styles import PatternFill, Font\n",
|
|
"\n",
|
|
"\n",
|
|
"# Export to Excel\n",
|
|
"output_file = f'C:\\\\Users\\\\joao.herculano\\\\Documents\\\\promoção_{marca_promo}_{ciclo_mais2}_04.06.xlsx'\n",
|
|
"with pd.ExcelWriter(output_file, engine='openpyxl') as writer:\n",
|
|
" df_merged.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1')\n",
|
|
"\n",
|
|
"# Apply styles\n",
|
|
"wb = load_workbook(output_file)\n",
|
|
"ws = wb['Sheet1']\n",
|
|
"\n",
|
|
"# Style header\n",
|
|
"header_fill = PatternFill(start_color='ADD8E6', end_color='ADD8E6', fill_type='solid') # Light Blue\n",
|
|
"header_font = Font(color='FFFFFF', bold=True) # White & Bold\n",
|
|
"\n",
|
|
"for cell in ws[1]:\n",
|
|
" cell.fill = header_fill\n",
|
|
" cell.font = header_font\n",
|
|
"\n",
|
|
"# Style rows: gray/white alternating\n",
|
|
"gray_fill = PatternFill(start_color='DDDDDD', end_color='DDDDDD', fill_type='solid') # Light gray\n",
|
|
"\n",
|
|
"for i, row in enumerate(ws.iter_rows(min_row=2, max_row=ws.max_row), start=2):\n",
|
|
" if i % 2 == 0:\n",
|
|
" for cell in row:\n",
|
|
" cell.fill = gray_fill\n",
|
|
"\n",
|
|
"# Save styled workbook\n",
|
|
"wb.save(output_file)\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"coisas q saem\n",
|
|
"\n",
|
|
"Lançamento\n",
|
|
"Subcategoria\n",
|
|
"Projeção Próximo Ciclo \n",
|
|
"Promoção Próximo Ciclo\n",
|
|
"Compra inteligente semanal/Sugestão de compra\n",
|
|
"Compra inteligente Próximo Ciclo\n",
|
|
"Planograma\n",
|
|
"Carteira Bloqueada Para Novos Pedidos\n",
|
|
"Quantidade por caixa\n",
|
|
"Preço Sell In\n",
|
|
"Quantidade\n",
|
|
"Item analisado\n",
|
|
"Tipo Preço\n",
|
|
"\n",
|
|
">>>>>>>>>>>>>NAO ESTÁ PEGANDO O MERGE COM O DF_ESTOQUE\n",
|
|
"\n",
|
|
"\n",
|
|
"CRIAR PROJEÇÃO DE VENDA DO CICLO ATUAL\n",
|
|
"Compra inteligente Próximo Ciclo + 1 >>>>>>> RENAME PRA NOROMAL"
|
|
]
|
|
}
|
|
],
|
|
"metadata": {
|
|
"kernelspec": {
|
|
"display_name": "Python 3",
|
|
"language": "python",
|
|
"name": "python3"
|
|
},
|
|
"language_info": {
|
|
"codemirror_mode": {
|
|
"name": "ipython",
|
|
"version": 3
|
|
},
|
|
"file_extension": ".py",
|
|
"mimetype": "text/x-python",
|
|
"name": "python",
|
|
"nbconvert_exporter": "python",
|
|
"pygments_lexer": "ipython3",
|
|
"version": "3.13.2"
|
|
}
|
|
},
|
|
"nbformat": 4,
|
|
"nbformat_minor": 2
|
|
}
|