Como criar relatórios com o Python?

Após uma extensa construção de uma análise por meio do Python há sempre o desejo de compartilhar os resultados em formato de relatório. No post de hoje, apresentamos alguns meios de criar esses arquivos em diferentes IDEs da Linguagem.

Google Colab

O Google Colab é uma Interface de uso do Python na nuvem, portanto, é possível utiliza-lo de qualquer máquina e local, sem a necessidade da instalação do Python e de um software para o uso da linguagem.

A questão é que pela característica do Colab de ser utilizado em Nuvem, algumas integrações que possibilitam a exportação de documentos em PDF podem não funcionar.

Entretanto, há uma forma útil de realizar o procedimento, no caso, convertendo diretamente o Notebook (o arquivo .ipynb) para PDF utilizando o seguinte comando:

!sudo apt-get install texlive-xetex texlive-fonts-recommended texlive-plain-generic

Ele permitirá a instalação das ferramentas necessárias para a construção do arquivo PDF. Em seguida, renderizamos o arquivo PDF utilizando o nbconverter no arquivo .ipynb contido nos Arquivos do Colab (é necessário realizar o download do arquivo em .ipynb e fazer o upload do mesmo na aba de Arquivos do Colab), usando o seguinte comando:

!jupyter nbconvert --to pdf /content/arquivo.ipynb

Como resultado, o arquivo PDF irá aparecer na aba de Arquivos do Colab (atualize caso não aparecer).

Jupyter

O Jupyter possui uma função nativa em sua plataforma que permite a exportação do arquivo .ipynb em diversos tipos de formatos.

Entretanto, antes de utiliza-las é necessário a instalação de ferramentas que possibilitam a IDE renderizar os documentos, como é o caso do PDF ou HTML. Para utilizar, use

!pip install -U notebook-as-pdf
!pyppeteer-install

E seguindo o

file ->  Download as -> HTMl(.html)

ou 

file ->  Download as -> PDF via HTML(.pdf) or PDF via pyppeteer(.html)

Quarto - VS Code, Rstudio e Jupyter

Uma forma relativamente nova é utilizando o Software Quarto da empresa Posit (antiga Rstudio) para renderizar arquivos .ipynb direto de aplicações como VS Code, Rstudio e o Jupyter Notebook. É necessário instalar o Quarto por meio do Marketplace do VS Code. Para utilizar com o Rstudio e Jupyter, é necessário instalar o aplicativo por meio de seu site.

Vejamos como realizar o procedimento utilizando o VS Code.

Em View -> Command Pallet escreva "Quarto:", e aparecerá algumas opções:

  • Quarto: New Document (qmd) - o arquivo padrão do Quarto, constituído pelo Markdown com blocos de códigos e o
  • Quarto: New Notebook (ipynb)
  • Quarto: New Presentation

Para renderizar estes documentos é possível tanto pela opção "render" (se estiver disponível), por código no terminal (checar a documentação do Quarto) e também pelo Command Pallet, com as seguintes opções:

  • Quarto: Render PDF
  • Quarto: Render DOCX
  • Quarto: Render HTML
  • Quarto: Render

Ao final, é possível obter o relatório desejado.

______________________________________

Quer saber mais?

Veja nossa trilha de cursos Ciência de Dados para Economia e Finanças.

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Resultado IPCA-15 - Novembro/2024

A Análise Macro apresenta os resultados do IPCA-15 de Novembro de 2024, com gráficos elaborados em Python para coleta, tratamento e visualização de dados. Todo o conteúdo, disponível exclusivamente no Clube AM, foi desenvolvido com base nos métodos ensinados nos cursos da Análise Macro, permitindo aos assinantes acesso aos códigos e replicação das análises.

Resultado PNADc Trimestral - 3° Trimestre/2024

A Análise Macro apresenta os resultados da PNADc Trimestral do 3º trimestre de 2024, com gráficos elaborados em Python para coleta, tratamento e visualização de dados. Todo o conteúdo, disponível exclusivamente no Clube AM, foi desenvolvido com base nos métodos ensinados nos cursos da Análise Macro, permitindo aos assinantes acesso aos códigos e replicação das análises.

Análise exploratória para modelagem preditiva no Python

Antes de desenvolver bons modelos preditivos é necessário organizar e conhecer muito bem os dados. Neste artigo, damos algumas dicas de recursos, como gráficos, análises e estatísticas, que podem ser usados para melhorar o entendimento sobre os dados usando Python.

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.