Separar dados de DF por mês/ano

Esse script que fiz deve te ajudar a resolver suas duas primeiras tasks:

https://colab.research.google.com/drive/1DjkosZro213hBB47T6aC5_SaIwxQimnO?usp=sharing

Basta substituir a lista pelo seu dataFrame, ai você emplementa como preferir, atravês da função "dataframe_by_date" você consegue passar o ano e ele verificara todos os mêses, e retornara um dataframe para cada intervalo de mês.

Espero que ajude, adapte da melhor forma para você, qualquer duvida é só responder nesse post mesmo.

Boas Paulo e José! Tudo bem? Esper que sim.

Desculpem a demora em responder.

Vou deixar algumas considerações sobre essa questão.

Trabalhar com datas em qualquer linguagem de programação pode ser difícil, mas o python e em especial o pandas tem algumas ferramentas que nos ajudam a trabalhar com isso.

Para trabalhar com datas em dataframes, uma das formas mais simles é utilizar a função pd.to_datetime(),que faz automaticamente o parseamento da data e transforma em um objeto datetime.

Para demostrar como isso pode ser feito, eu criei o seguinte dataframe:

dados = pd.DataFrame()

pedido = [1,2,3,4]
data = ['01/02/2020', '01/05/2020', '01/07/2020', '01/09/2020']
cliente = ['Fulano', 'Beltrano', 'Ciclano', 'Deltrano']

dados['pedido'] = pedido
dados['data'] = data
dados['cliente'] = cliente

dados

Que retorna:

Agora, para fazer a tranformação das datas, basta usar a pd.to_datetime(), passando como parâmetro as datas e o formato no qual elas estão escritas:

dados.data = pd.to_datetime(dados.data, format='%d/%m/%Y')

Uma vez transformada em datetime, podemos facilmente acessar o ano e o mês como objetos a partir do objeto dt (datetime)

Vou fazer a criação dos novos campo já acessando os meses e anos através desse objeto:

dados['mes'] = dados.data.dt.month
dados['ano'] = dados.data.dt.year

Agora, nosso dataframe possui uma coluna para o ano e uma para o mês:

Mais informações sobre essa função você pode encontrar na documentação oficial, que infelizmente só está disponível em inglês, mas que pode ser traduzida usando ferramentas de tradução automáticas.

Boa noite.

Agradeço a colaboração dos dois, mas a solução que o José deu foi mais válida pra minha resolução (mesma que eu tenha que ter adaptado várias partes) que a do Pedro, contudo novamente agradeço pelo tempo dos dois.

Com a solução do José, eu consegui criar a lista com dataframes, onde cada um é um df de cada mês, o que é bem útil pra exportar cada um pra cada aba da planilha.

Mas ainda assim eu estou tendo dificuldade com a terceira task, de checar se o código do produto já está presente na planilha ou não. Eu consigo ver isso a partir do código do produto, e no caso deveria exportar um slice do dataframe, da linha 1 até o código do produto que já se encontra na planilha, para exportar somente os novos produtos.

Caso algum de vocês tenha uma ideia sobre isso, ficaria muito grato pela contribuição!