- Preparando a URL de Exportação
O segredo para ler o Google Planilhas sem precisar de bibliotecas de autenticação complexas é o parâmetro de exportação.
import pandas as pd
Substitua 'ID_DA_PLANILHA' pelo código alfanumérico que fica na URL entre /d/ e /edit
sheet_id = '1V_kS8SNDF0Tz9E-5zL7Z9uBvK-vK2K5J' # Exemplo de ID
url = f'https://docs.google.com/spreadsheets/d/{sheet_id}/export?format=csv'
Lendo os dados diretamente da nuvem
df_co2 = pd.read_csv(url)
Dica: Verifique as primeiras linhas para garantir que a leitura foi correta
df_co2.head()
- Salvando os Dados em CSV
Salvando o DataFrame como um arquivo CSV localmente
Usamos index=False para não criar aquela coluna extra de 0, 1, 2...
df_co2.to_csv('emissoes_co2_mundo.csv', index=False, sep=',', encoding='utf-8')
print("Arquivo salvo com sucesso!")
Dicas Extras:
Colunas Duplicadas: O Pandas permite renomeá-las ou removê-las para evitar erros em cálculos. ex duas colunas chamadas 2019.
Valores Nulos: Países pequenos ou com conflitos em certos anos podem ter campos vazios. Use df_co2.isnull().sum()
Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!