text: from datetime import datetime
  import pandas as pd
  import os
  import shutil
  
  # Exemplo de plot com seaborn
  #iris = sns.load_dataset("iris");
  #g1 = sns.distplot(iris.sepal_length, rug = True, fit = stats.gausshyper);
  
  defaultPath = 'D:/Balbi/IR/Dev/conciliacao/'
  defaultPathProcessFile = 'D:/Balbi/IR/Dev/conciliacao/dados/processado'
  
  # Extrai os arquivos do menu Adquirentes/Vendas (lado adquirente/extratos eletrônicos)
  def extractAdquirenteFile(fileName) :
      df = pd.read_csv(fileName, delimiter=';', dtype=object, encoding='latin_1')
      df = df[df['ID Único EQUALS'].isnull() == False]
  
      df['ID Único EQUALS'] = df['ID Único EQUALS'].map(lambda x: str(x).replace('=', '').replace('"', '')).astype(int)
      df['Parcela'] = df['Parcela'].fillna(0).astype(int)
      df['Valor Bruto'] = df['Valor Bruto'].map(lambda x: x.replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['Valor Comissão'] = df['Valor Comissão'].map(lambda x: x.replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['Valor líquido'] = df['Valor líquido'].map(lambda x: x.replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['Valor Rejeitado'] = df['Valor Rejeitado'].map(lambda x: x.replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df = df.drop('Nro. Ref. Interna', axis=1)
      return df
  
  
  # Extrai os arquivos do menu Vendas Internas/Transações de pagamento (lado ir).
  def extractIRFile(fileName) :
      df = pd.read_csv(fileName, delimiter=';', dtype=object, encoding='latin_1')
      #Slice only transaction rows
      df = df[df['Bandeira'].isnull() == False]
      df['Parcela'] = df['Parcela'].fillna(0).astype(int)
      df['Valor do Pagamento'] = df['Valor do Pagamento'].map(lambda x: str(x).replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['Valor líquido'] = df['Valor líquido'].map(lambda x: str(x).replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['Valor da Parcela'] = df['Valor da Parcela'].fillna('0')
      df['Valor Adicional 1'] = df['Valor Adicional 1'].fillna('0')
      df['Valor Adicional 2'] = df['Valor Adicional 2'].fillna('0')
      df['Valor da Diferença'] = df['Valor da Diferença'].fillna('0')
      df['Valor da Parcela'] = df['Valor da Parcela'].map(lambda x: str(x).replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['Valor Adicional 1'] = df['Valor Adicional 1'].map(lambda x: str(x).replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['Valor Adicional 2'] = df['Valor Adicional 2'].map(lambda x: str(x).replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['Valor da Diferença'] = df['Valor da Diferença'].map(lambda x: str(x).replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
  
      df = df.iloc[0:len(df), 0:33]
      return df
  
  
  # Extrai os arquivos de cancelamentos do menu Cancelamentos e Chargebacks/Vendas Canceladas-Contestadas.
  def extractCancelFile(fileName) :
      df = pd.read_csv(fileName, delimiter=';', dtype=object, encoding='latin_1')
      df = df[df['Bandeira'].isnull() == False]
      df = df.iloc[0:len(df), 0:34]
      df['Parcela'] = df['Parcela'].fillna(0).astype(int)
      df['Dt. Venda'] = df['Dt. Venda'].map(lambda x: datetime.strptime(str(x), "%d/%m/%Y").strftime('%Y-%m-%d'), na_action='ignore')
      df['Data Captura'] = df['Data Captura'].map(lambda x: datetime.strptime(str(x), "%d/%m/%Y").strftime('%Y-%m-%d'), na_action='ignore')
      df['Data do Cancelamento'] = df['Data do Cancelamento'].map(lambda x: datetime.strptime(str(x), "%d/%m/%Y").strftime('%Y-%m-%d'), na_action='ignore')
      df['Valor Bruto'] = df['Valor Bruto'].map(lambda x: str(x).replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['Valor Comissão'] = df['Valor Comissão'].map(lambda x: str(x).replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['Valor líquido'] = df['Valor líquido'].map(lambda x: str(x).replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['Vlr. Bruto Cancelamento'] = df['Vlr. Bruto Cancelamento'].map(lambda x: str(x).replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['Vlr. Líquido Cancelamento'] = df['Vlr. Líquido Cancelamento'].map(lambda x: str(x).replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      return df
  
  # Extrai os arquivos de movimetnação financeira do menu conciliacao > agenda fincanceira
  def extractFinanceFile(fileName) :
      df = pd.read_csv(fileName, delimiter=';', dtype=object, encoding='latin_1')
      df = df[df['Histórico'].isnull() == False]
  
      df['Data'] = df['Data'].map(lambda x: datetime.strptime(str(x), "%d/%m/%Y").strftime('%Y-%m-%d'), na_action='ignore')
      df['Valor Bruto'] = df['Valor Bruto'].map(lambda x: str(x).replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['Valor Comissão'] = df['Valor Comissão'].map(lambda x: str(x).replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['Valor Líquido Previsto'] = df['Valor Líquido Previsto'].map(lambda x: str(x).replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['Valor Líquido Realizado'] = df['Valor Líquido Realizado'].map(lambda x: str(x).replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      return df
  
  # Extrai os arquivos de fluxo de caixa do menu adquirente > fluxo de caixa
  def extractCashFlowFile(fileName):
      df = pd.read_csv(fileName, delimiter=';', dtype=object, encoding='latin_1') # error_bad_lines=False --> ignora linhas com erro.
      df = df[df['Estabelecimento'].isnull() == False]
      df['Data de Vencimento'] = df['Data de Vencimento'].map(lambda x: datetime.strptime(str(x), "%d/%m/%Y").strftime('%Y-%m-%d'), na_action='ignore')
      df['Data do Lote de Venda'] = df['Data do Lote de Venda'].map(lambda x: datetime.strptime(str(x), "%d/%m/%Y").strftime('%Y-%m-%d'), na_action='ignore')
      df['Valor Bruto'] = df['Valor Bruto'].map(lambda x: str(x).replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['Valor Comissão'] = df['Valor Comissão'].map(lambda x: str(x).replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['Vendas Antec./Cedidas'] = df['Vendas Antec./Cedidas'].map(lambda x: str(x).replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['Cancelamentos'] = df['Cancelamentos'].map(lambda x: str(x).replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['Chargeback'] = df['Chargeback'].map(lambda x: str(x).replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['Outros Ajustes'] = df['Outros Ajustes'].map(lambda x: str(x).replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['Valor das Antecipações'] = df['Valor das Antecipações'].map(lambda x: str(x).replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['Descontos Antec./Cessões'] = df['Descontos Antec./Cessões'].map(lambda x: str(x).replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['Valor Previsto'] = df['Valor Previsto'].map(lambda x: str(x).replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['Valor Pago'] = df['Valor Pago'].map(lambda x: str(x).replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['Saldo'] = df['Saldo'].map(lambda x: str(x).replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['Vendas Cedidas'] = df['Vendas Cedidas'].map(lambda x: str(x).replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['Cessões Avulsas'] = df['Cessões Avulsas'].map(lambda x: str(x).replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['Descontos Cessões Avulsas'] = df['Descontos Cessões Avulsas'].map(lambda x: str(x).replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['Lote Único'] = df['Lote Único'].fillna(0).map(lambda x:str(x))
      df['Lote'] = df['Lote'].fillna(0).map(lambda x:str(x))
      df = df.iloc[0:len(df), 0:31]
  
      return df
  
  def extractLegacySaleFile():
  
      fileName = "D:/Balbi/Clientes/IngressoRapido/Conciliacao/Dev/python/conciliacao/dados/ComprasAtivasLegado_v1.csv"
      df = pd.read_csv(fileName, delimiter=',', dtype=object, encoding='UTF-8')
  
      df['numero_venda_ir'] = df['numero_venda_ir'].map(lambda x: str(x).replace('.', ''))
      df['venda_bilheteria_id'] = df['venda_bilheteria_id'].map(lambda x: str(x).replace('.', ''))
      df['id_usuario'] = df['id_usuario'].map(lambda x: str(x).replace('.', ''))
      df['id_evento'] = df['id_evento'].map(lambda x: str(x).replace('.', ''))
      df['id_produtor_evento'] = df['id_produtor_evento'].map(lambda x: str(x).replace('.', ''))
      df['data_compra'] = df['data_compra'].map(lambda x: datetime.strptime(str(x), "%d/%m/%Y %H:%M:%S").strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), na_action='ignore')
      df['data_evento'] = df['data_evento'].map(lambda x: datetime.strptime(str(x), "%d/%m/%Y %H:%M").strftime('%Y-%m-%d %H:%M'), na_action='ignore')
      df['data_venda_completa'] = df['data_venda_completa'].astype(datetime)
      df['quantidade_ingressos'] = df['quantidade_ingressos'].astype(int)
      df['valor_taxa_conveniencia_total'] = df['valor_taxa_conveniencia_total'].map(lambda x: x.replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['valor_taxa_entrega_total'] = df['valor_taxa_entrega_total'].map(lambda x: x.replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['valor_juros_total'] = df['valor_juros_total'].map(lambda x: x.replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['valor_ingressos_ativos_total'] = df['valor_ingressos_ativos_total'].map(lambda x: x.replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['valor_compra_original_total'] = df['valor_compra_original_total'].map(lambda x: x.replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['numero_parcelas'] = df['numero_parcelas'].astype(int)
      df['numero_cartao'] = df['numero_cartao'].map(lambda x: str(x).replace('X', '*'))
  
      return df
  
  def extractIRCancelLegacySalesFile():
      fileName = "D:/Balbi/Clientes/IngressoRapido/Conciliacao/Dev/python/conciliacao/dados/ComprasCanceladasLegado_v1.csv"
      df = pd.read_csv(fileName, delimiter=',', dtype=object, encoding='UTF-8')
  
      df['numero_venda_ir'] = df['numero_venda_ir'].map(lambda x: str(x).replace('.', ''))
      df['venda_bilheteria_id'] = df['venda_bilheteria_id'].map(lambda x: x.replace('.', ''))
      df['numero_cancelamento_ir'] = df['numero_cancelamento_ir'].map(lambda x: x.replace('.', ''))
      df['cancelamento_bilheteria_id'] = df['cancelamento_bilheteria_id'].map(lambda x: x.replace('.', ''))
      df['id_usuario'] = df['id_usuario'].map(lambda x: str(x).replace('.', ''))
      df['id_evento'] = df['id_evento'].map(lambda x: x.replace('.', ''))
      df['id_produtor_evento'] = df['id_produtor_evento'].map(lambda x: x.replace('.', ''))
      df['data_compra'] = df['data_compra'].map(lambda x: datetime.strptime(str(x), "%d/%m/%Y %H:%M:%S").strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), na_action='ignore')
      df['data_cancelamento'] = df['data_cancelamento'].map(lambda x: datetime.strptime(str(x), "%d/%m/%Y %H:%M:%S").strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), na_action='ignore')
      df['data_evento'] = df['data_evento'].map(lambda x: datetime.strptime(str(x), "%d/%m/%Y %H:%M").strftime('%Y-%m-%d %H:%M'), na_action='ignore')
      df['data_cancelamento_completa'] = df['data_cancelamento_completa'].astype(datetime)
      df['quantidade_ingressos'] = df['quantidade_ingressos'].astype(int)
      df['valor_taxa_conveniencia_total'] = df['valor_taxa_conveniencia_total'].map(lambda x: x.replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['valor_taxa_entrega_total'] = df['valor_taxa_entrega_total'].map(lambda x: x.replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['valor_juros_total'] = df['valor_juros_total'].map(lambda x: x.replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['valor_ingressos_cancelados_total'] = df['valor_ingressos_cancelados_total'].map(lambda x: x.replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['valor_compra_cancelada_total'] = df['valor_compra_cancelada_total'].map(lambda x: x.replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['valor_compra_origem_total'] = df['valor_compra_origem_total'].map(lambda x: x.replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['numero_parcelas'] = df['numero_parcelas'].astype(int)
      df['numero_cartao'] = df['numero_cartao'].map(lambda x: str(x).replace('X', '*'))
  
      return df
  
  def extractBiletoSaleFile():
      fileName = "D:/Balbi/Clientes/IngressoRapido/Conciliacao/Dev/python/conciliacao/dados/2017-11-0911-30ComprasAtivasBileto.csv"
      df = pd.read_csv(fileName, delimiter=',', dtype=object, encoding='UTF-8')
  
      df['numero_venda_ir'] = df['numero_venda_ir'].map(lambda x: str(x).replace('.', ''))
      df['venda_bilheteria_id'] = df['venda_bilheteria_id'].map(lambda x: str(x).replace('.', ''))
      df['id_usuario'] = df['id_usuario'].map(lambda x: str(x).replace('.', ''))
      df['id_evento'] = df['id_evento'].map(lambda x: str(x).replace('.', ''))
      df['id_produtor_evento'] = df['id_produtor_evento'].map(lambda x: str(x).replace('.', ''))
      df['data_compra'] = df['data_compra'].map(lambda x: datetime.strptime(str(x), "%d/%m/%Y %H:%M:%S").strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), na_action='ignore')
      df['data_evento'] = df['data_evento'].map(lambda x: datetime.strptime(str(x), "%d/%m/%Y %H:%M").strftime('%Y-%m-%d %H:%M'), na_action='ignore')
      df['data_venda_completa'] = df['data_venda_completa'].astype(datetime)
      df['quantidade_ingressos'] = df['quantidade_ingressos'].astype(int)
      df['valor_taxa_conveniencia_total'] = df['valor_taxa_conveniencia_total'].map(lambda x: x.replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['valor_taxa_entrega_total'] = df['valor_taxa_entrega_total'].map(lambda x: x.replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['valor_juros_total'] = df['valor_juros_total'].map(lambda x: x.replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['valor_ingressos_ativos_total'] = df['valor_ingressos_ativos_total'].map(lambda x: x.replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['valor_compra_original_total'] = df['valor_compra_original_total'].map(lambda x: x.replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['numero_parcelas'] = df['numero_parcelas'].astype(int)
      df['numero_cartao'] = df['numero_cartao'].map(lambda x: str(x).replace('X', '*'))
  
      return df
  
  def extractCancelBiletoSalesFile():
      fileName = "D:/Balbi/Clientes/IngressoRapido/Conciliacao/Dev/python/conciliacao/dados/2017-11-0914-50ComprasCanceladasBileto.csv"
      df = pd.read_csv(fileName, delimiter=',', dtype=object, encoding='UTF-8')
  
      df['numero_venda_ir'] = df['numero_venda_ir'].map(lambda x: str(x).replace('.', ''))
      df['venda_bilheteria_id'] = df['venda_bilheteria_id'].map(lambda x: x.replace('.', ''))
      df['numero_cancelamento_ir'] = df['numero_cancelamento_ir'].map(lambda x: x.replace('.', ''))
      df['cancelamento_bilheteria_id'] = df['cancelamento_bilheteria_id'].map(lambda x: x.replace('.', ''))
      df['id_usuario'] = df['id_usuario'].map(lambda x: str(x).replace('.', ''))
      df['id_evento'] = df['id_evento'].map(lambda x: x.replace('.', ''))
      df['id_produtor_evento'] = df['id_produtor_evento'].map(lambda x: str(x).replace('.', ''))
      df['data_compra'] = df['data_compra'].map(lambda x: datetime.strptime(str(x), "%d/%m/%Y %H:%M:%S").strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), na_action='ignore')
      df['data_cancelamento'] = df['data_cancelamento'].map(lambda x: datetime.strptime(str(x), "%d/%m/%Y %H:%M:%S").strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), na_action='ignore')
      df['data_evento'] = df['data_evento'].map(lambda x: datetime.strptime(str(x), "%d/%m/%Y %H:%M").strftime('%Y-%m-%d %H:%M'), na_action='ignore')
      df['data_cancelamento_completa'] = df['data_cancelamento_completa'].astype(datetime)
      df['quantidade_ingressos'] = df['quantidade_ingressos'].astype(int)
      df['valor_taxa_conveniencia_total'] = df['valor_taxa_conveniencia_total'].map(lambda x: x.replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['valor_taxa_entrega_total'] = df['valor_taxa_entrega_total'].map(lambda x: x.replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['valor_juros_total'] = df['valor_juros_total'].map(lambda x: x.replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['valor_ingressos_cancelados_total'] = df['valor_ingressos_cancelados_total'].map(lambda x: x.replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['valor_compra_cancelada_total'] = df['valor_compra_cancelada_total'].map(lambda x: x.replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['valor_compra_original_total'] = df['valor_compra_original_total'].map(lambda x: x.replace('.', '').replace(',', '.')).astype(float)
      df['numero_parcelas'] = df['numero_parcelas'].astype(int)
      df['numero_cartao'] = df['numero_cartao'].map(lambda x: str(x).replace('X', '*'))
  
      return df
  
  def extractFinanceFile():
      fileName = 'D:/Balbi/IR/Files/Contas a Receber 2017.xlsx'
      df = pd.read_excel(fileName, sheetname='dados')
  
      return df
  
  
  # Busca o nome e tipos de arquivos de conciliação e retorna na forma de listas.
  def getFileNameGroup(type):
      pasta = 'D:/Balbi/IR/Dev/conciliacao/dados/'
      adquirenteFiles = []
      irFiles = []
      cancelamentoFiles = []
      movimentoFinanceiroFiles = []
      fluxoCaixaFiles = []
  
      caminhos = [os.path.join(pasta, nome) for nome in os.listdir(pasta)]
      arquivos = [arq for arq in caminhos if os.path.isfile(arq)]
      csvFileNames = [arq for arq in arquivos if arq.lower().endswith(".csv")]
  
      # Caso não tenha nenhum arquivo a ser importado.
      if len(csvFileNames) == 0: return adquirenteFiles
  
      csvFileNames = pd.DataFrame(csvFileNames)
      csvFileNames.columns = ['File']
  
      for fileName in csvFileNames['File']:
          if 'transacoes-venda' in fileName:
              adquirenteFiles.append(fileName)
          elif 'transacoes-pagamento' in fileName:
              irFiles.append(fileName)
          elif 'vendas-canceladas-contestadas' in fileName:
              cancelamentoFiles.append(fileName)
          elif 'movimentacao-financeira' in fileName:
              movimentoFinanceiroFiles.append(fileName)
          elif 'FluxoCaixa' in fileName:
              fluxoCaixaFiles.append(fileName)
  
      if type == 0:
          return adquirenteFiles
      elif type == 1:
          return irFiles
      elif type == 2:
          return cancelamentoFiles
      elif type == 3:
          return movimentoFinanceiroFiles
      elif type == 4:
          return fluxoCaixaFiles
      else:
          return
      #return adquirenteFiles, irFiles, cancelamentoFiles, movimentoFinanceiroFiles
  
  # Move um arquivo para outro diretório.
  def moveFile(fileName):
      return shutil.move(fileName, defaultPathProcessFile)
  
  #print(extractCancelFiles().head())
  
  ####################################################################################################
  ## TESTE
  
  #print(extractIRFiles().head(10))
  
  #df = extractCancelBiletoSalesFile()
  #print(df.columns)
  
  ############
  #pasta = 'D:/Balbi/Clientes/IngressoRapido/Conciliacao/Dev/python/conciliacao/dados/'
  #caminhos = [os.path.join(pasta, nome) for nome in os.listdir(pasta)]
  #arquivos = [arq for arq in caminhos if os.path.isfile(arq)]
  #csvFileNames = [arq for arq in arquivos if arq.lower().endswith(".csv")]
  
  #print(csvFileNames)
  #csvFileNames = pd.DataFrame(csvFileNames)
  #print(csvFileNames.count())
  #print(csvFileNames.head())
  #csvFileNames.columns = ['File']
  
  
  #adquirenteFiles = []
  #irFiles = []
  #cancelamentoFiles = []
  
  #x = []
  
  #for fileName in csvFileNames['File']:
  #    if 'transacoes-venda' in fileName :
  #        adquirenteFiles.append(fileName)
  #    elif 'transacoes-pagamento' in fileName :
  #        irFiles.append(fileName)
  #    elif 'vendas-canceladas-contestadas' in fileName:
  #        cancelamentoFiles.append(fileName)
  
  #for fileName in adquirenteFiles:
  #    x = extractAdquirenteFile(fileName)
  #    print(x.head())
  ####################################################
  
  #print(adquirenteFiles)
  #print(irFiles)
  #print(cancelamentoFiles)
  
  
  #arquivos = [arq for arq in caminhos if os.path.isfile(arq)]
  #jpgs = [arq for arq in arquivos if arq.lower().endswith(".jpg")]
  
  #print(ExtractCanceledFiles().head(10))
  
  
  
  #--------------------------------------------------------------------------------------------------------
  # FUNCTIONS DE SQL
  #--------------------------------------------------------------------------------------------------------
  
  #df_head, df_rows = extractIRFiles();
  #print(df_head.head(10))
  #print(df_rows.head(10))
  
  
  #------------------------------------------------------------------------------------
  #          RASCUNHO
  
  #df = importPayments();
  #print(df.head(10)[['ID Único ERP', 'ID Único EQUALS', 'Data']]);
  
  #df_header = df.copy();
  #df_header[df_header['ID Único EQUALS'].isnull()==True].head();
  
  #df = extractAdquirentesFiles();
  #dfHeader, dfRows = SliceAdquirentesFilesHeaderAndRows(df);
  #conn = openConn();
  #cursor = openCursor(conn);
  #insertDsTransacaoAdquirente(cursor, conn, dfRows)
  
  #df_rows = df[df['ID Único EQUALS'].isnull() == False];
  #df_rows = pd.DataFrame(df_rows.iloc[0:len(df_rows), 2:38]);
  #df_rows = df_rows.replace(np.nan, 'NULL');
  
  #print(df_rows.head(5))
  
  #conn = openConn();
  #cursor = openCursor(conn);
  #cursor.executemany(
  #        "INSERT INTO [dbo].[dsTransacaoAdquirente] ([NroAutorizacao] ,[IDERP] ,[IDEQUALS] ,[Adquirente] ,[Tipo] ,[Produto] ,[Estabelecimento] ,[CategoriaEstabelecimento] ,[Bandeira] ,[LoteRO] ,[NroTerminal] ,[MeioCaptura] ,[Data] ,[DtCaptura] ,[Hora] ,[NroCartao] ,[OrigemCartao] ,[NSU] ,[TID] ,[Parc] ,[LoteUnico] ,[NroReferencia] ,[NroFiliacao] ,[VlrBruto] ,[VlrComissao] ,[Taxa] ,[TxContrato] ,[VlrLi­quido] ,[VlrRejeitado] ,[Situacao] ,[DtSituacao] ,[Conciliada] ,[MJustificativa] ,[NomeTarefa] ,[SituacaoTarefa] ,[ConciliacaoParam]) VALUES (?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)",
  #    df_rows.values.tolist());
  #conn.commit();
  
  
  
  #dfHeader, dfRows = SliceAdquirentesFilesHeaderAndRows(df);
  #conn = openConn();
  #cursor = openCursor(conn);
  
  
  #print(pd.DataFrame(dfRows).head(5));
  
  #insertDsTransacaoAdquirente(cursor,conn,dfRows);
  
  #insertDsTransacaoAdquirente(conn, cursor, dfRows)
  
  #cursor.executemany("insert into dsEstabelecimentoAdquirente (Estabelecimento, VlrBruto, VlrComissao, VlrLiquido, VlrRejeitado) values (?,?,?,?,?)", dfHeader.values.tolist());
  #conn.commit();
  
  #map(insertDsEstabelecimento_tmp, dfHeader['Nro. Autorização'], dfHeader['Vlr. Bruto'], dfHeader['Vlr. Comissão'], dfHeader['Vlr. Líquido'], dfHeader['Vlr. Rejeitado'])