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Comparador e Junção de Tabelas com Streamlit

Este projeto é uma aplicação interativa em Streamlit para comparar, juntar (merge/PROCV) e filtrar dados entre duas tabelas (CSV ou Excel), sem necessidade de código por parte do usuário final.

A ferramenta é ideal para analistas de dados, times de negócio e usuários que trabalham frequentemente com planilhas e precisam validar bases, cruzar informações e exportar resultados de forma rápida.

🚀 Funcionalidades 📥 Upload de Arquivos

  • Suporte a CSV (com escolha de separador) e Excel (.xls / .xlsx)
  • Detecção automática de encoding (UTF-8 e Latin-1)

🔍 Comparação de Tabelas

Compara uma coluna-chave do Arquivo 1 com uma do Arquivo 2

Retorna: ✅ Registros encontrados na base de referência ❌ Registros não encontrados

Download dos dois resultados em Excel

🔗 Junção de Tabelas (tipo PROCV)

Junções disponíveis:

  • inner
  • left
  • right
  • outer

Definição clara das colunas de junção

⚙️ Filtro Avançado (AND / OR)

Criação dinâmica de múltiplas regras de filtro Operadores disponíveis: Texto: =, contém, começa com Numéricos: =, >, <, >=, <= Nulos: É nulo, Não é nulo Combinação lógica entre regras usando AND / OR

Visualização clara das regras aplicadas

📦 Exportação Inteligente

  • Seleção das colunas finais para download
  • Geração de arquivos Excel limpos, com remoção de caracteres inválidos

🖥️ Interface do App

O fluxo da aplicação é dividido em etapas: -> Upload dos arquivos -> Escolha da operação (Comparar ou Juntar) -> Seleção das colunas-chave -> (Opcional) Aplicação de filtros avançados -> Visualização e download do resultado final

🧠 Casos de Uso

  • Validação de bases (batimento de chaves)
  • PROCV/VLOOKUP sem Excel
  • Conferência de cadastros entre sistemas
  • Análises rápidas sem necessidade de SQL ou Python
  • Apoio a áreas de negócio e dados

🛠️ Tecnologias Utilizadas

  • Python
  • Streamlit
  • Pandas
  • OpenPyXL
  • NumPy

▶️ Como Executar Localmente

  1. Clone o repositório git clone https://github.com/BrunoMeloSlv/procv.git

  2. Acesse a pasta do projeto cd procv

  3. Instale as dependências pip install -r requirements.txt

  4. Execute o app streamlit run app.py

Exemplo de requirements.txt streamlit pandas numpy openpyxl

📌 Observações Importantes

A aplicação trata encoding automaticamente para CSV

Regras de filtro inválidas não quebram o app

Caso todos os filtros sejam removidos, os dados completos são exibidos

👤 Autor

Bruno Melo Especialista em Análise de Dados | Python | BI | Estatística

📌 Conteúdos sobre dados, automação e aplicações práticas

⭐ Contribuições

Sinta-se à vontade para abrir issues, sugerir melhorias ou enviar pull requests.

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