Use this skill sempre que um arquivo de planilha for a entrada ou saída principal. Isso significa qualquer tarefa em que o usuário queira: abrir, ler, editar ou corrigir um arquivo .xlsx, .xlsm, .csv ou .tsv existente (por exemplo, adicionar colunas, calcular fórmulas, formatar, criar gráficos, limpar dados desorganizados); criar uma nova planilha do zero ou a partir de outras fontes de dados; ou converter entre formatos de arquivo tabular. Dispare especialmente quando o usuário referencia um...
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[](https://www.skillsdirectory.com/skills/artubss-xlsx)
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name: xlsx
description: "Use this skill sempre que um arquivo de planilha for a entrada ou saída principal. Isso significa qualquer tarefa em que o usuário queira: abrir, ler, editar ou corrigir um arquivo .xlsx, .xlsm, .csv ou .tsv existente (por exemplo, adicionar colunas, calcular fórmulas, formatar, criar gráficos, limpar dados desorganizados); criar uma nova planilha do zero ou a partir de outras fontes de dados; ou converter entre formatos de arquivo tabular. Dispare especialmente quando o usuário referencia um arquivo de planilha pelo nome ou caminho — mesmo informalmente (como \"o xlsx em meus downloads\") — e quer que algo seja feito com ele ou produzido a partir dele. Também dispare para limpeza ou reestruturação de arquivos tabulares desorganizados (linhas malformadas, cabeçalhos deslocados, dados inúteis) em planilhas adequadas. O entregável deve ser um arquivo de planilha. NÃO dispare quando o entregável principal for um documento Word, relatório HTML, script Python independente, pipeline de banco de dados ou integração com Google Sheets API, mesmo que dados tabulares estejam envolvidos."
license: Proprietário. LICENSE.txt contém os termos completos
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# Requisitos para Saídas
## Todos os arquivos Excel
### Fonte Profissional
- Use uma fonte consistente e profissional (por exemplo, Arial, Times New Roman) para todos os entregáveis, a menos que o usuário instruya de outra forma
### Zero Erros de Fórmula
- Todo modelo Excel DEVE ser entregue com ZERO erros de fórmula (#REF!, #DIV/0!, #VALUE!, #N/A, #NAME?)
### Preservar Templates Existentes (ao atualizar templates)
- Estude e CORRESPONDA EXATAMENTE ao formato, estilo e convenções existentes ao modificar arquivos
- Nunca imponha formatação padronizada em arquivos com padrões estabelecidos
- As convenções de template existentes SEMPRE superam essas diretrizes
## Modelos financeiros
### Padrões de Codificação por Cores
A menos que o usuário declare o contrário ou template existente
#### Convenções de Cor Padrão da Indústria
- **Texto azul (RGB: 0,0,255)**: Entradas codificadas e números que os usuários alterarão para cenários
- **Texto preto (RGB: 0,0,0)**: TODAS as fórmulas e cálculos
- **Texto verde (RGB: 0,128,0)**: Links puxando de outras planilhas dentro do mesmo workbook
- **Texto vermelho (RGB: 255,0,0)**: Links externos para outros arquivos
- **Fundo amarelo (RGB: 255,255,0)**: Principais premissas que precisam de atenção ou células que precisam ser atualizadas
### Padrões de Formatação de Números
#### Regras de Formato Obrigatórias
- **Anos**: Formatar como strings de texto (ex: "2024" não "2.024")
- **Moeda**: Use formato $#,##0; SEMPRE especifique unidades em cabeçalhos ("Receita (R$ mm)")
- **Zeros**: Use formatação de números para fazer todos os zeros "-", incluindo percentuais (ex: "$#,##0;($#,##0);-")
- **Percentuais**: Padrão de formato 0,0% (uma decimal)
- **Múltiplos**: Formatar como 0,0x para múltiplos de avaliação (EV/EBITDA, P/E)
- **Números negativos**: Use parênteses (123) não menos -123
### Regras de Construção de Fórmula
#### Posicionamento de Premissas
- Coloque TODAS as premissas (taxas de crescimento, margens, múltiplos, etc.) em células de premissas separadas
- Use referências de célula em vez de valores codificados em fórmulas
- Exemplo: Use =B5*(1+$B$6) em vez de =B5*1,05
#### Prevenção de Erros de Fórmula
- Verifique que todas as referências de célula estão corretas
- Verifique erros de off-by-one em intervalos
- Garanta formulas consistentes em todos os períodos de projeção
- Teste com casos extremos (valores zero, números negativos)
- Verifique que não há referências circulares não intencionais
#### Requisitos de Documentação para Valores Codificados
- Comente ou em células ao lado (se no final da tabela). Formato: "Fonte: [Sistema/Documento], [Data], [Referência Específica], [URL se aplicável]"
- Exemplos:
- "Fonte: 10-K da Empresa, FY2024, Página 45, Nota de Receita, [URL SEC EDGAR]"
- "Fonte: 10-Q da Empresa, Q2 2025, Anexo 99.1, [URL SEC EDGAR]"
- "Fonte: Bloomberg Terminal, 15/08/2025, AAPL US Equity"
- "Fonte: FactSet, 20/08/2025, Tela de Estimativas de Consenso"
# XLSX criação, edição e análise
## Visão Geral
Um usuário pode pedir que você crie, edite ou analise o conteúdo de um arquivo .xlsx. Você tem diferentes ferramentas e workflows disponíveis para diferentes tarefas.
## Requisitos Importantes
**LibreOffice Necessário para Recalcular Fórmulas**: Você pode assumir que LibreOffice está instalado para recalcular valores de fórmula usando o script `scripts/recalc.py`. O script configura automaticamente o LibreOffice na primeira execução, inclusive em ambientes sandboxed onde sockets Unix são restritos (tratados por `scripts/office/soffice.py`)
## Leitura e análise de dados
### Análise de dados com pandas
Para análise de dados, visualização e operações básicas, use **pandas**, que oferece poderosos recursos de manipulação de dados:
```python
import pandas as pd
# Ler Excel
df = pd.read_excel('file.xlsx') # Padrão: primeira planilha
all_sheets = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name=None) # Todas as planilhas como dict
# Analisar
df.head() # Visualizar dados
df.info() # Informações de coluna
df.describe() # Estatísticas
# Escrever Excel
df.to_excel('output.xlsx', index=False)
```
## Workflows de Arquivo Excel
## CRÍTICO: Use Fórmulas, Não Valores Codificados
**Sempre use fórmulas Excel em vez de calcular valores em Python e codificá-los.** Isso garante que a planilha permaneça dinâmica e atualizável.
### ❌ ERRADO - Codificação de Valores Calculados
```python
# Ruim: Calcular em Python e codificar resultado
total = df['Sales'].sum()
sheet['B10'] = total # Codifica 5000
# Ruim: Computar taxa de crescimento em Python
growth = (df.iloc[-1]['Revenue'] - df.iloc[0]['Revenue']) / df.iloc[0]['Revenue']
sheet['C5'] = growth # Codifica 0,15
# Ruim: Cálculo Python para média
avg = sum(values) / len(values)
sheet['D20'] = avg # Codifica 42,5
```
### ✅ CORRETO - Usando Fórmulas Excel
```python
# Bom: Deixe Excel calcular a soma
sheet['B10'] = '=SUM(B2:B9)'
# Bom: Taxa de crescimento como fórmula Excel
sheet['C5'] = '=(C4-C2)/C2'
# Bom: Média usando função Excel
sheet['D20'] = '=AVERAGE(D2:D19)'
```
Isso se aplica a TODOS os cálculos — totais, percentuais, razões, diferenças, etc. A planilha deve ser capaz de recalcular quando os dados de origem mudam.
## Workflow Comum
1. **Escolher ferramenta**: pandas para dados, openpyxl para fórmulas/formatação
2. **Criar/Carregar**: Criar novo workbook ou carregar arquivo existente
3. **Modificar**: Adicionar/editar dados, fórmulas e formatação
4. **Salvar**: Escrever em arquivo
5. **Recalcular fórmulas (OBRIGATÓRIO SE USAR FÓRMULAS)**: Use o script scripts/recalc.py
```bash
python scripts/recalc.py output.xlsx
```
6. **Verificar e corrigir erros**:
- O script retorna JSON com detalhes de erro
- Se `status` for `errors_found`, verifique `error_summary` para tipos de erro específicos e locais
- Corrija os erros identificados e recalcule novamente
- Erros comuns a corrigir:
- `#REF!`: Referências de célula inválidas
- `#DIV/0!`: Divisão por zero
- `#VALUE!`: Tipo de dados errado em fórmula
- `#NAME?`: Nome de fórmula não reconhecido
### Criando novos arquivos Excel
```python
# Usando openpyxl para fórmulas e formatação
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import Font, PatternFill, Alignment
wb = Workbook()
sheet = wb.active
# Adicionar dados
sheet['A1'] = 'Hello'
sheet['B1'] = 'World'
sheet.append(['Row', 'of', 'data'])
# Adicionar fórmula
sheet['B2'] = '=SUM(A1:A10)'
# Formatação
sheet['A1'].font = Font(bold=True, color='FF0000')
sheet['A1'].fill = PatternFill('solid', start_color='FFFF00')
sheet['A1'].alignment = Alignment(horizontal='center')
# Largura da coluna
sheet.column_dimensions['A'].width = 20
wb.save('output.xlsx')
```
### Editando arquivos Excel existentes
```python
# Usando openpyxl para preservar fórmulas e formatação
from openpyxl import load_workbook
# Carregar arquivo existente
wb = load_workbook('existing.xlsx')
sheet = wb.active # ou wb['SheetName'] para planilha específica
# Trabalhando com múltiplas planilhas
for sheet_name in wb.sheetnames:
sheet = wb[sheet_name]
print(f"Planilha: {sheet_name}")
# Modificar células
sheet['A1'] = 'Novo Valor'
sheet.insert_rows(2) # Inserir linha na posição 2
sheet.delete_cols(3) # Deletar coluna 3
# Adicionar nova planilha
new_sheet = wb.create_sheet('NovaPlaniha')
new_sheet['A1'] = 'Dados'
wb.save('modified.xlsx')
```
## Recalculando fórmulas
Arquivos Excel criados ou modificados por openpyxl contêm fórmulas como strings mas não valores calculados. Use o script fornecido `scripts/recalc.py` para recalcular fórmulas:
```bash
python scripts/recalc.py <excel_file> [timeout_seconds]
```
Exemplo:
```bash
python scripts/recalc.py output.xlsx 30
```
O script:
- Configura automaticamente macro do LibreOffice na primeira execução
- Recalcula todas as fórmulas em todas as planilhas
- Verifica TODAS as células para erros Excel (#REF!, #DIV/0!, etc.)
- Retorna JSON com locais e contagens de erro detalhadas
- Funciona em Linux e macOS
## Checklist de Verificação de Fórmula
Verificações rápidas para garantir que as fórmulas funcionem corretamente:
### Verificação Essencial
- [ ] **Testar 2-3 referências de amostra**: Verifique se elas puxam valores corretos antes de construir modelo completo
- [ ] **Mapeamento de coluna**: Confirme que colunas Excel correspondem (ex: coluna 64 = BL, não BK)
- [ ] **Offset de linha**: Lembre-se que linhas Excel são indexadas em 1 (linha 5 do DataFrame = linha 6 do Excel)
### Armadilhas Comuns
- [ ] **Tratamento de NaN**: Verifique valores nulos com `pd.notna()`
- [ ] **Colunas à direita**: Dados de FY frequentemente em colunas 50+
- [ ] **Múltiplas correspondências**: Procure todas as ocorrências, não apenas a primeira
- [ ] **Divisão por zero**: Verifique denominadores antes de usar `/` em fórmulas (#DIV/0!)
- [ ] **Referências erradas**: Verifique que todas as referências de célula apontam para células pretendidas (#REF!)
- [ ] **Referências entre planilhas**: Use formato correto (Sheet1!A1) para lincar planilhas
### Estratégia de Teste de Fórmula
- [ ] **Comece pequeno**: Teste fórmulas em 2-3 células antes de aplicar amplamente
- [ ] **Verifique dependências**: Verifique que todas as células referenciadas em fórmulas existem
- [ ] **Teste casos extremos**: Inclua zero, negativo e valores muito grandes
### Interpretando Saída de scripts/recalc.py
O script retorna JSON com detalhes de erro:
```json
{
"status": "success", // ou "errors_found"
"total_errors": 0, // Contagem total de erros
"total_formulas": 42, // Número de fórmulas no arquivo
"error_summary": { // Só presente se erros encontrados
"#REF!": {
"count": 2,
"locations": ["Sheet1!B5", "Sheet1!C10"]
}
}
}
```
## Boas Práticas
### Seleção de Biblioteca
- **pandas**: Melhor para análise de dados, operações em massa e exportação de dados simples
- **openpyxl**: Melhor para formatação complexa, fórmulas e recursos específicos do Excel
### Trabalhando com openpyxl
- Índices de célula são baseados em 1 (row=1, column=1 refere-se à célula A1)
- Use `data_only=True` para ler valores calculados: `load_workbook('file.xlsx', data_only=True)`
- **Aviso**: Se aberto com `data_only=True` e salvo, fórmulas são substituídas por valores e perdidas permanentemente
- Para arquivos grandes: Use `read_only=True` para leitura ou `write_only=True` para escrita
- Fórmulas são preservadas mas não avaliadas — use scripts/recalc.py para atualizar valores
### Trabalhando com pandas
- Especifique tipos de dados para evitar problemas de inferência: `pd.read_excel('file.xlsx', dtype={'id': str})`
- Para arquivos grandes, leia colunas específicas: `pd.read_excel('file.xlsx', usecols=['A', 'C', 'E'])`
- Trate datas adequadamente: `pd.read_excel('file.xlsx', parse_dates=['date_column'])`
## Diretrizes de Estilo de Código
**IMPORTANTE**: Ao gerar código Python para operações Excel:
- Escreva código Python mínimo e conciso sem comentários desnecessários
- Evite nomes de variáveis verbosos e operações redundantes
- Evite print statements desnecessários
**Para arquivos Excel em si**:
- Adicione comentários a células com fórmulas complexas ou premissas importantes
- Documente fontes de dados para valores codificados
- Inclua notas para cálculos-chave e seções de modelo