Frequentemente, precisamos fazer uma tabela no MS Excel, onde concentramos dados de diferentes arquivos ou fontes. Os dados podem ter origem diferente do MS Excel e por isso estarem com formato que não seja .xlsx. Um tipo de dado, normalmente que se trabalha é o .csv. Então, como ler múltiplos arquivos CSV no MS Excel? Para mim a resposta é usar Python e Pandas.
CSV (Comma Separated Values) e Pandas/Python
Antes de tudo, para quem não sabe, CSV (Comma Separated Values) é um formato popular que se usa para, exatamente, armazenar e trocar dados.
Em segundo lugar, Pandas é uma das bibliotecas mais poderosas da linguagem Python que serve para ler, manipular, transformar, analisar e salvar dados.
Por qual motivo ler múltiplos arquivos CSV no MS Excel com Pandas
Imagine a seguinte situação: você tem múltiplos arquivos que você precisa fazer uma tabela. Estes arquivos estão em formato CSV e eles representam aquisições de dados em diferentes situações mas com as mesmas variáveis. Assim, você teria várias amostragens, das mesmas variáveis, mas provenientes de diferentes, tempos ou lugares ou equipamentos, etc. Exemplo: existem equipamentos que geram um log após cada leitura de uma amostra e você quer exportar todas as leituras de todos os logs de um terminado mês ou de todos os meses do ano. Seria uma tarefa absurda fazer tudo isso manualmente. A melhor maneira seria automatizar todo esse processo. Você poderia fazer isso diretamente no MS Excel usando uma macro, mas ainda assim, não seria a melhor alternativa. Já fiz isso, é a melhor maneira é usar Python.
Exemplo de como ficaria
Eventualmente, mesmo que a quantidade de dados não seja grande, nesse mesmo sentido, a tarefa coletar dados pode ser maçante.
Vou mostrar como ficaria uma tabela, onde ela precisa ter seus dados provenientes de outras três tabelas que estão em formato .csv. A figura abaixo mostra os dados de uma das tabelas em CSV que precisamos coletar as variáveis e amostras. Imediatamente vemos que temos quatro variáveis (colunas) e seis amostras (linhas). Resumidamente, isso é só para exemplificar, contudo, poderíamos ter muito mais dados.
A figura abaixo, mostra como ficaria a nossa tabela depois de concatenarmos as três tabelas que estavam em arquivos diferentes.
Finalmente, temos a tabela completa, com dados provenientes de múltiplos arquivos. A tarefa foi realizada de forma rápida em sofrimentos para o pesquisador, aluno de pós-graduação (mestrado e doutorado) ou profissional de qualquer empresa.
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