Vou limpar e automatizar dados de Excel ou CSV com python
Analista de Dados: Python, Excel, SQL e Power BI
Sobre este Serviço
Você tem um arquivo de Excel ou CSV com registros duplicados, formatos inconsistentes, valores ausentes ou dados não confiáveis?
Vou limpar, padronizar, validar e organizar seu conjunto de dados para que esteja pronto para análise ou uso operacional.
Dependendo do pacote escolhido, posso:
Remover registros duplicados
Corrigir e padronizar textos, datas e campos numéricos
Validar dados usando regras de negócio definidas
Identificar valores ausentes ou inconsistentes
Entregar uma saída limpa em Excel ou CSV
Fornecer um resumo da qualidade dos dados
Construir um fluxo de trabalho de limpeza reutilizável em Python
Meu trabalho combina análise prática de dados com automação em Python e Pandas. Foco em regras claras, transformações rastreáveis, saídas organizadas e documentação que facilita o entendimento do resultado.
Por favor, entre em contato antes de fazer o pedido se seu conjunto de dados tiver mais de 1.000 linhas, múltiplos arquivos, integração com API, regras de negócio complexas ou informações sensíveis. Assim, posso confirmar o escopo adequado, o prazo de entrega e o pacote.
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
O que conta como um item?
Um item representa uma linha ou registro no seu conjunto de dados de Excel ou CSV.
Quais formatos de arquivo você aceita?
Aceito arquivos de Excel no formato XLSX e arquivos CSV. Por favor, entre em contato primeiro se você tiver múltiplos arquivos ou outro formato.
Cada pacote inclui automação em Python?
Não. Os pacotes Básico e Padrão focam na limpeza e validação do conjunto de dados entregue. O pacote Premium inclui um fluxo de trabalho de Python reutilizável.
Você consegue limpar mais de 1.000 linhas?
Sim. Por favor, entre em contato antes de fazer o pedido para que eu possa revisar o volume, a complexidade, o prazo de entrega e fornecer uma oferta personalizada.
Quais informações devo fornecer?
Por favor, envie o arquivo, uma descrição de cada coluna relevante, problemas conhecidos nos dados, regras de validação e um exemplo do resultado esperado.
Você pode trabalhar com dados confidenciais?
Sim, mas você deve remover ou anonimizar informações pessoais e confidenciais sempre que não forem necessárias para o projeto.

