historico-faturamento

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Table of Contents

• English
  • Overview
  • Source of Input Data
  • Folder Naming Guide: Input and Output
  • Why Naming Conventions Matter
  • Adding New Months
  • Scripts
• Português
  • Visão Geral
  • Origem dos Dados
  • Estrutura das Pastas
  • Padrões de Nomeação
  • Por Que a Nomeação é Importante
  • Adicionando Novos Meses
  • Scripts

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English

Overview

Repository for the billing history of ISM GOMES DE MATTOS, covering the years 2024 and 2025.

This is a public version of the README, with all sensitive data removed.
All mentions of units or billing data are for educational and demonstrative purposes only.

The billing includes:

• All UFC RUs in Fortaleza
• The HGF (Hospital Geral de Fortaleza)
• The IJF (Instituto Doutor José Frota)
• Several UPAs
• The UFPB (Federal University of Paraíba)
• The UNB (University of Brasília)
• And approximately 33 more units, mostly federal hospitals and universities.

The project reads and consolidates multiple data tables into a standardized format, classifies them, and corrects inconsistencies.

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Source of Input Data

Data originates from billing exports, with one definitive file per unit and period.

Example Reference Table

C:\historico-faturamento\Planning\example_File\tabela_parsing_df-v3.xlsx

Classification Table (Python Example)

try:
    classf_Tab_Dir = glob.glob("C:\\*\\*\\HRN\\Classf\\*")
    print(str(classf_Tab_Dir[0]))
    classfTab = pd.read_excel(f"{str(classf_Tab_Dir[0])}")
except (IndexError, OSError):
    raise OSError("Classification table not found. Check your directory structure.")

Example Input File

CR_HRN_2023_15_12_2024_14_1.xlsx

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Folder Naming Guide: Input and Output

Folder Structure Example

historico-faturamento/
├── Input/
│   └── HRN/
│       └── 2024/
│           └── 1-2023_15_12_2024_14_1/
│               └── CR_HRN_2023_15_12_2024_14_1.xlsx
├── Output/
│   └── HRN_output.xlsx
└── Planning/
    └── example_File/
        └── tabela_parsing_df-v3.xlsx

Standard Template Table

C:\historico-faturamento\Planning\example_File\tabela_parsing_df-v3.xlsx

Caution

Keep this structure consistent — otherwise scripts won’t locate the classification table!

Example Paths

Input:

C:\historico-faturamento\Input\HRN\2024\1-2023_15_12_2024_14_1\CR_HRN_2023_15_12_2024_14_1.xlsx

Output:

C:\historico-faturamento\Output\HRN\HRN_output.xlsx

Base Directory

C:\historico-faturamento

Warning

Always keep this folder name consistent to prevent path errors in unit scripts.

Input and Output Behavior

• \Input: manually created
• \Output: only the root folder must exist — subfolders are auto-generated

output_base_dir = r"C:\historico-faturamento\Output\HRN"
os.makedirs(output_base_dir, exist_ok=True)

Competence Folder Naming Example

1-2023_15_12_2024_14_1

• Month: 1-
• Start Date: 2023_15_12
• End Date: 2024_14_1

Caution

Avoid leading zeros — use 2024_1_2, not 2024_01_02.

File Naming Convention

CR_HRN_2023_15_12_2024_14_1.xlsx

• CR → File classification
• HRN → Unit
• 2023_15_12 → Start date
• 2024_14_1 → End date
• .xlsx → File extension

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Why Naming Conventions Matter

The scripts extract metadata from filenames rather than the document contents.
This is because the information inside the files is often inconsistent or missing, and using filenames ensures a standardized, reliable reference for all processing.

Example reference table construction:

tab = pd.DataFrame(dados_arquivos)
tab["nome_arquivo"] = arquivos
tab.loc[:,6] = tab.loc[:,6].astype(int)
tab.loc[:,9] = tab.loc[:,9].astype(int)
selectedrows = tab[tab[5] == "2025"].sort_values(by=6)
tab = tab[tab[5] == "2024"].sort_values(by=6)
tab = pd.concat([tab, selectedrows], axis=0)

These names determine:

• Chronological order
• Competence period assignment
• Iteration management (tabIteration)

Example of extracting competence:

comp_inicio = f"{tab.iloc[int(tabIteration), 16]}/{yearMonths[(int(tab.iloc[tabIteration, 17])-1)].upper()} de {tab.iloc[tabIteration, 15]}"
comp_fim = f"{tab.iloc[int(tabIteration), 19]}/{yearMonths[(int(tab.iloc[tabIteration, 20])-1)].upper()} de {tab.iloc[tabIteration, 18]}"

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Adding New Months

To add a new competence period:

1. Create the folder for the new month (and year if needed).
2. Place the new .xlsx input file inside.
3. Follow naming conventions.
4. Run the script and review output.

Note

Example competence folders are available in:
C:\historico-faturamento\Planning\CompfileStructure\2025

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Scripts

Each unit has a dedicated Python script due to structural differences between tables.
Simpler units process quickly; others require complex parsing and validation logic.

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Português

Visão Geral

Repositório para histórico de faturamento da ISM GOMES DE MATTOS, referente aos anos 2024 e 2025.

Esta é uma versão pública do README, com todos os dados sensíveis removidos.
Todas as menções a unidades ou faturamento são apenas para fins educacionais.

O faturamento inclui:

• Todos os RUs da UFC em Fortaleza
• O HGF (Hospital Geral de Fortaleza)
• O IJF (Instituto Doutor José Frota)
• Diversas UPAs
• UFPB (Universidade Federal da Paraíba)
• UNB (Universidade de Brasília)
• E aproximadamente 33 outras unidades, principalmente hospitais e universidades federais.

O projeto lê múltiplas tabelas, consolida em formato padronizado, classifica e corrige inconsistências.

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Origem dos Dados

Os dados provêm de exportações do sistema de faturamento, com um arquivo definitivo por unidade e período.

Exemplo de Tabela de Referência

C:\historico-faturamento\Planning\example_File\tabela_parsing_df-v3.xlsx

Exemplo de Arquivo de Classificação

try:
    classf_Tab_Dir = glob.glob("C:\\*\\*\\HRN\\Classf\\*")
    print(str(classf_Tab_Dir[0]))
    classfTab = pd.read_excel(f"{str(classf_Tab_Dir[0])}")
except (IndexError, OSError):
    raise OSError("Tabela de classificação não encontrada. Verifique a estrutura de pastas.")

Exemplo de Arquivo de Entrada

CR_HRN_2023_15_12_2024_14_1.xlsx

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Estrutura das Pastas

historico-faturamento/
├── Input/
│   └── HRN/
│       └── 2024/
│           └── 1-2023_15_12_2024_14_1/
│               └── CR_HRN_2023_15_12_2024_14_1.xlsx
├── Output/
│   └── HRN_output.xlsx
└── Planning/
    └── example_File/
        └── tabela_parsing_df-v3.xlsx

Tabela Padrão / Modelo

C:\historico-faturamento\Planning\example_File\tabela_parsing_df-v3.xlsx

Caution

Mantenha esta estrutura consistente — caso contrário, os scripts não localizarão a tabela de classificação.

Exemplos de Paths

Input:

C:\historico-faturamento\Input\HRN\2024\1-2023_15_12_2024_14_1\CR_HRN_2023_15_12_2024_14_1.xlsx

Output:

C:\historico-faturamento\Output\HRN\HRN_output.xlsx

Diretório Base

C:\historico-faturamento

Warning

Mantenha este nome de pasta consistente para evitar erros nos scripts das unidades.

Comportamento de Input e Output

• \Input: criado manualmente
• \Output: somente a pasta raiz deve existir — subpastas são criadas automaticamente

output_base_dir = r"C:\historico-faturamento\Output\HRN"
os.makedirs(output_base_dir, exist_ok=True)

Nomeação da Pasta de Competência

1-2023_15_12_2024_14_1

• Mês: 1-
• Data Inicial: 2023_15_12
• Data Final: 2024_14_1

Caution

Evite zeros à esquerda — use 2024_1_2, não 2024_01_02.

Convenção de Nomes de Arquivo

CR_HRN_2023_15_12_2024_14_1.xlsx

• CR → classificação do arquivo
• HRN → unidade
• 2023_15_12 → data de início
• 2024_14_1 → data de término
• .xlsx → extensão

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Por Que a Nomeação é Importante

Os scripts extraem metadados dos nomes de arquivos e não do conteúdo dos documentos.
Isso ocorre porque os dados dentro dos arquivos frequentemente estão inconsistentes ou ausentes, e usar os nomes garante uma referência padronizada e confiável.

Exemplo de construção da tabela de referência:

tab = pd.DataFrame(dados_arquivos)
tab["nome_arquivo"] = arquivos
tab.loc[:,6] = tab.loc[:,6].astype(int)
tab.loc[:,9] = tab.loc[:,9].astype(int)
selectedrows = tab[tab[5] == "2025"].sort_values(by=6)
tab = tab[tab[5] == "2024"].sort_values(by=6)
tab = pd.concat([tab, selectedrows], axis=0)

Os nomes determinam:

• Ordem cronológica
• Atribuição do período de competência
• Controle de iteração (tabIteration)

Exemplo de extração da competência:

comp_inicio = f"{tab.iloc[int(tabIteration), 16]}/{yearMonths[(int(tab.iloc[tabIteration, 17])-1)].upper()} de {tab.iloc[tabIteration, 15]}"
comp_fim = f"{tab.iloc[int(tabIteration), 19]}/{yearMonths[(int(tab.iloc[tabIteration, 20])-1)].upper()} de {tab.iloc[tabIteration, 18]}"

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Adicionando Novos Meses

Para adicionar um novo período de competência:

1. Crie a pasta para o novo mês (e ano, se necessário).
2. Coloque o arquivo .xlsx dentro.
3. Siga as convenções de nomenclatura.
4. Execute o script e revise o output.

Note

Exemplos de pastas de competência estão disponíveis em:
C:\historico-faturamento\Planning\CompfileStructure\2025

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Scripts

Cada unidade possui um script Python dedicado devido às diferenças estruturais entre as tabelas.
Unidades simples processam rapidamente; outras exigem parsing e validações mais complexas.