Relatórios Fáceis: Automatize com Python e Dados!

E aí, mestre dos dados e rei das planilhas! Cansado de passar horas montando relatórios, copiando e colando números como se fosse um estagiário do Excel? Chega disso! Hoje, vamos usar o superpoder do Python e da análise de dados pra automatizar relatórios e fazer você brilhar no trabalho (ou pelo menos impressionar o chefe enquanto toma café). Com um script simples, você vai transformar dados bagunçados em relatórios irados, tudo num piscar de olhos. Bora virar o ninja da automatização?

Por que automatizar relatórios?

Relatórios manuais são tipo lavar louça à mão: demorado, chato e cheio de erros. Com Python, você lê dados, processa, cria gráficos e até exporta um PDF — tudo automático! Seja pra vendas, treinos fitness ou até os cliques da sua fotografia esportiva, esse truque vai te salvar.

O que você precisa

• Python: Baixe em python.org, caso ainda não seja da turma.
• Bibliotecas: Vamos usar Pandas (para dados), Matplotlib (gráficos) e FPDF (pra PDF). Instale assim:

pip install pandas matplotlib fpdf

• Dados: Um arquivo CSV (ex.: vendas, gastos, o que quiser). Crie um simples ou pegue um de teste!

Passo a passo: automatize como um pro

Vamos criar um script que lê um CSV, analisa os dados e gera um relatório maneiro. Mãos na massa!

• Prepare seus Dados – crie um arquivo “dados.csv” (ou use o seu) com colunas como “Data”, “Produto”, “Vendas”. Exemplo:

Data,Produto,Vendas
2025-06-01,Camisa,150
2025-06-02,Bola,2002
025-06-03,Tênis,300

• Código mágico em Python: – copie e cole isso num arquivo (ex.: auto_relatorio.py):

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from fpdf import FPDF
import os

# Ler o CSV
try:
    df = pd.read_csv("dados.csv")
    print("Dados carregados! Olha o resumo:")
    print(df.describe())
except:
    print("Ops! Checa se o 'dados.csv' tá na pasta, jovem Padawan!")

# Análise simples: total e média de vendas
total_vendas = df["Vendas"].sum()
media_vendas = df["Vendas"].mean()

# Gráfico de barras
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(df["Produto"], df["Vendas"], color="skyblue")
plt.title("Vendas por Produto - Junho 2025")
plt.xlabel("Produto")
plt.ylabel("Vendas (R$)")
plt.savefig("vendas_grafico.png")
plt.close()

# Criar um PDF irado
pdf = FPDF()
pdf.add_page()
pdf.set_font("Arial", size=12)
pdf.cell(200, 10, txt="Relatório Automático de Vendas - Junho 2025", ln=1, align="C")
pdf.cell(200, 10, txt=f"Total de Vendas: R$ {total_vendas}", ln=1)
pdf.cell(200, 10, txt=f"Média de Vendas: R$ {media_vendas:.2f}", ln=1)
pdf.ln(10)
pdf.image("vendas_grafico.png", x=10, w=190)
pdf.output("relatorio_vendas.pdf")
print("Tcharan! Seu relatório 'relatorio_vendas.pdf' tá pronto!")

O que esse código faz?

• Lê seu “dados.csv” com Pandas e mostra um resumo.C
• alcula o total e a média das vendas (ou o que você quiser mudar).
• Cria um gráfico de barras colorido pra impressionar.
• Gera um PDF com os números e o gráfico, pronto pra enviar ao chefe!

Teste e brilhe!

Salve o script, coloque o “dados.csv” na mesma pasta e rode:

python auto_relatorio.py

Deu erro? Verifique o arquivo CSV ou se instalou as bibliotecas. Tenta de novo, você consegue!

Benefícios de ser um ninja da automatização

• Tempo livre: Economize horas e vá curtir a vida (ou tirar fotos esportivas!).
• Zero erros: Adeus, typos de planilha. Python não pisca na bola.
• Impressão garantida: Um PDF bonitão com gráficos? É promoção na certa!

E agora, mestre dos relatórios?

Você tá pronto pra automatizar tudo com Python e análise de dados! Teste o script, troque “Vendas” por outros dados (gastos, cliques, marmitas vendidas) e customize. Que tal agendar isso pra rodar todo mês? Pesquise “schedule Python” e suba de nível!

Deixe nos comentários: que tipo de relatório você automatizou? Compartilhe o post com os amigos e vire o guru da produtividade no trampo!