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Limpe e prepare dados desorganizados

Processe dados tabulares sem alterar o arquivo original.

Difficulty Fácil
Time horizon 5 min

Arraste um CSV ou uma planilha com dados desorganizados para o ChatGPT, ou mencione esse arquivo; descreva os problemas identificados e peça ao ChatGPT que gere uma cópia limpa sem alterar o arquivo original.

Ideal para

  • Exportações em CSV ou planilha com datas em formatos diferentes, valores monetários, duplicatas, linhas de resumo ou valores ausentes.
  • Equipes que trabalham com dados de várias fontes.

Contents

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    Limpe e prepare dados desorganizados

    Processe dados tabulares sem alterar o arquivo original.

    Arraste um CSV ou uma planilha com dados desorganizados para o ChatGPT, ou mencione esse arquivo; descreva os problemas identificados e peça ao ChatGPT que gere uma cópia limpa sem alterar o arquivo original.

    Fácil
    5 min

    Arraste um CSV ou uma planilha com dados desorganizados para o ChatGPT, ou mencione esse arquivo; descreva os problemas identificados e peça ao ChatGPT que gere uma cópia limpa sem alterar o arquivo original.

    Fácil
    5 min

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    Ideal para

    • Exportações em CSV ou planilha com datas em formatos diferentes, valores monetários, duplicatas, linhas de resumo ou valores ausentes.
    • Equipes que trabalham com dados de várias fontes.

    Habilidades e Plug-ins

    • Spreadsheet
      Inspecione arquivos tabulares, limpe colunas e gere resultados que possam ser revisados.
    Skill Why use it
    Spreadsheet Inspecione arquivos tabulares, limpe colunas e gere resultados que possam ser revisados.

    Prompt inicial

    Limpe @marketplace-risk-rollout-export.csv. Problemas: - as datas alternam entre MM/DD/YYYY e YYYY-MM-DD - os valores monetários incluem $, vírgulas e células em branco - algumas linhas duplicadas de clientes vieram de exportações repetidas - os nomes de regiões e categorias usam vários aliases - há linhas de resumo coladas em meio aos dados O que eu quero: - gere um CSV limpo - mantenha o arquivo original inalterado - use um único formato de data - mantenha em branco as células vazias de valores monetários - preserve os IDs das linhas de origem quando possível - adicione uma breve observação sobre a qualidade dos dados, indicando as linhas que você alterou, removeu ou não conseguiu limpar com confiança
    Limpe @marketplace-risk-rollout-export.csv. Problemas: - as datas alternam entre MM/DD/YYYY e YYYY-MM-DD - os valores monetários incluem $, vírgulas e células em branco - algumas linhas duplicadas de clientes vieram de exportações repetidas - os nomes de regiões e categorias usam vários aliases - há linhas de resumo coladas em meio aos dados O que eu quero: - gere um CSV limpo - mantenha o arquivo original inalterado - use um único formato de data - mantenha em branco as células vazias de valores monetários - preserve os IDs das linhas de origem quando possível - adicione uma breve observação sobre a qualidade dos dados, indicando as linhas que você alterou, removeu ou não conseguiu limpar com confiança

    Introdução

    O ChatGPT é ótimo para limpar dados tabulares de forma sistemática. Quando um CSV ou uma planilha contém datas em formatos diferentes, linhas duplicadas, strings de moeda, células em branco, aliases ou linhas de resumo coladas, peça ao ChatGPT que limpe uma cópia sem alterar o arquivo original.

    Como usar

    1. Arraste o arquivo para o ChatGPT ou mencione-o no seu prompt, por exemplo, @customer-export.csv.
    2. Descreva os problemas que você já identificou.
    3. Diga ao ChatGPT qual deve ser o formato da versão limpa: CSV, aba de planilha ou arquivo pronto para upload.
    4. Revise a cópia limpa antes de usá-la.

    Use o prompt inicial desta página na primeira rodada de limpeza. Substitua o nome do arquivo e os itens da lista pelos seus. As informações relevantes são os problemas que você já identificou e o arquivo de que precisará em seguida: um CSV limpo, uma aba de planilha limpa ou um arquivo pronto para upload. Depois que o ChatGPT gerar a cópia limpa, abra o arquivo limpo e a observação sobre a qualidade dos dados no Chat antes de usar esses dados em etapas posteriores.

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