🧹 Processador Intermediário de CSVs

Ferramenta Streamlit para padronizar e renomear múltiplas colunas de arquivos CSV antes da análise automatizada

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📘 Visão Geral

O Processador Intermediário de CSVs é uma aplicação desenvolvida em Python + Streamlit para padronizar arquivos CSV brutos provenientes de experimentos, máquinas de ensaio ou exportações de software.
O aplicativo permite selecionar várias colunas de um arquivo de amostra, renomeá-las e processar todos os arquivos de uma pasta com o mesmo padrão.

Ele foi projetado como uma etapa intermediária antes da análise principal (como o Caçador de Linearidade), criando arquivos de saída limpos e estruturados, prontos para uso.

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🧠 Principais Funcionalidades

Função	Descrição
🧾 Pré-visualização interativa	Mostra parte do arquivo bruto (definida pelo usuário) para identificar o início dos dados úteis.
🧩 Seleção múltipla de colunas	Permite escolher várias colunas do arquivo e definir nomes personalizados para cada uma.
✏️ Renomeação dinâmica	Cada coluna selecionada pode receber um nome customizado no próprio Streamlit.
⚙️ Configuração de separador e codificação	Escolha manual ou automática de delimitador (;, ,, \t) e codificação (utf-8, latin-1, cp1252).
🧼 Limpeza automática	Remove espaços, substitui vírgulas por pontos e converte valores numéricos.
📉 Preview configurável	Define quantas linhas do arquivo serão exibidas, útil para casos com cabeçalhos longos.
💾 Processamento em lote	Aplica o mesmo padrão de seleção e nomes a todos os arquivos .csv da pasta de entrada.

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🧰 Requisitos

• Python ≥ 3.9
• Bibliotecas:
  • streamlit
  • pandas

Instalação das dependências

pip install streamlit pandas

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🚀 Como Executar

1. Coloque o arquivo processador_intermediario_v4.py em uma pasta do seu projeto.
2. Crie uma pasta com seus arquivos brutos (exemplo: dados_brutos/).
3. Crie também uma pasta de saída (exemplo: dados_processados/).
4. Execute o aplicativo com o comando:

streamlit run processador_intermediario_v4.py

5. O navegador abrirá automaticamente em http://localhost:8501.

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🧭 Passo a Passo na Interface

1️⃣ Diretórios

• Diretório de entrada: pasta com os arquivos .csv brutos.
• Diretório de saída: onde os arquivos processados serão salvos.

2️⃣ Arquivo de Amostra

Escolha um arquivo representativo para definir o padrão de leitura.
O preview mostrará apenas um trecho configurável do arquivo (útil para arquivos grandes ou com cabeçalho extenso).

3️⃣ Ajuste dos Parâmetros

• Separador: selecione auto, ;, , ou \t.
• Codificação: escolha entre auto, utf-8, latin-1 ou cp1252.
• Linhas iniciais a ignorar: define quantas linhas de cabeçalho devem ser puladas.
• Tamanho do preview: quantas linhas visualizar após o cabeçalho.

4️⃣ Seleção e Renomeação de Colunas

• Use o painel interativo para selecionar várias colunas por índice.
• Dê um nome a cada coluna (por exemplo, Tempo, Força, Deformação).
• Veja o preview da tabela resultante com as colunas renomeadas.

5️⃣ Processamento em Lote

• Clique em 🚀 Processar Todos os Arquivos.
• O app aplicará as mesmas configurações a todos os arquivos .csv do diretório de entrada.
• O progresso é mostrado em tempo real, com relatório final de status e número de linhas processadas.

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📂 Estrutura de Saída

Cada arquivo processado gera um .csv com o mesmo nome no diretório de saída:

dados_processados/
├── 1.csv
├── 2.csv
├── 3.csv
└── ...

Cada arquivo conterá:

Coluna1,Coluna2,Coluna3
<valor1>,<valor2>,<valor3>
...

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⚙️ Arquitetura Interna

O app é dividido em módulos funcionais:

1. Leitura robusta: tenta múltiplas codificações e detecta o separador.
2. Preview rápido: lê apenas as primeiras N linhas (sem carregar tudo).
3. Seleção dinâmica: permite múltiplas colunas e nomes personalizados.
4. Normalização: limpa strings e converte vírgulas decimais.
5. Exportação padronizada: salva apenas as colunas escolhidas, com nomes definidos.
6. Lote: aplica o mesmo padrão a todos os arquivos da pasta de entrada.

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⚠️ Observações Importantes

• O preview não carrega o arquivo inteiro, apenas o trecho necessário para ajuste.
• Caso o arquivo possua cabeçalho longo, aumente o valor de “Linhas iniciais a ignorar” e/ou “Tamanho do preview”.
• A detecção automática de separador funciona bem na maioria dos casos, mas é possível selecionar manualmente.
• Os nomes dos arquivos de saída serão os mesmos dos originais, sobrescrevendo se já existirem no diretório de saída.

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🧩 Exemplo de Uso

Suponha que você tenha um arquivo:

Tempo(s);Força(N);Deformação(mm)
0,001;123,45;-0,0012
0,002;124,80;-0,0015

Com as configurações:

• Separador: ;
• Colunas selecionadas: [0, 1, 2]
• Nomes: Tempo, Força, Deformação

O arquivo gerado será:

Tempo,Força,Deformação
0.001,123.45,-0.0012
0.002,124.80,-0.0015

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📄 Licença

Este projeto é distribuído sob a licença MIT.
Sinta-se à vontade para usar, modificar e integrar em outros sistemas de análise.

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✨ Autor

Desenvolvido para apoiar projetos de análise automatizada de dados experimentais,
como o Caçador de Linearidade Interativo.