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 semana df_vendas['semana'] = df_vendas['data'].dt.strftime('%U').astype(int) # Extrair a semana do ano a partir da coluna de datas # Ajustar a coluna 'semana' para lidar com o problema de semanas fora do intervalo típico df_vendas['semana'] = df_vendas['semana'].apply(lambda x: x if x > 0 else 53) # Agrupar e contar as vendas por semana vendas_por_semana = df_vendas.groupby('semana').size() # Contar o número de vendas em cada semana print(vendas_por_semana) # Imprimir o resultado do agrupamento # Plotar a distribuição de vendas plt.figure(figsize=(10, 6)) # Definir o tamanho da figura vendas_por_semana.plot(kind='bar') # Criar um gráfico de barras plt.title('Distribuição de Vendas por Semana') # Adicionar o título do gráfico plt.xlabel('Semana') # Adicionar o rótulo do eixo x plt.ylabel('Número de Vendas') # Adicionar o rótulo do eixo y plt.show() # Mostrar o gráfico