# Importar as bibliotecas necessárias import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # Carregar dados do Google Sheets url = 'https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vQK--NNvKEZXxIhTN4LfmvWtwpltuLdjuKprimSRYSapRaqmPntNE6lKXug1l1VV2n1xEKuCPydmRnf/pub?output=csv' df_vendas = pd.read_csv(url, parse_dates=['data']) # Adicionar uma coluna de mês df_vendas['mes'] = df_vendas['data'].dt.to_period('M') # Extrair o mês a partir das datas # Agrupar e somar as vendas por mês vendas_por_mes = df_vendas.groupby('mes')['preco'].sum().reset_index() # Calcular o total de vendas por mês # Plotar o volume mensal de vendas plt.figure(figsize=(10, 6)) # Definir o tamanho da figura plt.plot(vendas_por_mes['mes'].astype(str), vendas_por_mes['preco'], marker='o') # Criar um gráfico de linha com marcadores plt.title('Volume Mensal de Vendas') # Adicionar o título do gráfico plt.xlabel('Mês') # Adicionar o rótulo do eixo x plt.ylabel('Total de Vendas') # Adicionar o rótulo do eixo y plt.xticks(rotation=45) # Rotacionar os rótulos do eixo x para melhor leitura plt.grid(True) # Adicionar grade ao gráfico plt.tight_layout() # Ajustar layout para evitar sobreposição de elementos plt.show() # Mostrar o gráfico