39,00 €
Immergiti nell’incanto di una fragranza unica con la candela profumata bergamotto “Amazing Garden” di Agenov Skincare. Questa candela esclusiva cattura l’essenza rinfrescante del bergamotto di Calabria, arricchita dalle delicate note floreali del gelsomino, per creare un’atmosfera avvolgente e rilassante.
Realizzata con ingredienti naturali ed un packaging eco-friendly in vetro e carta riciclata, questa candela rappresenta una scelta consapevole per coloro che cercano prodotti sostenibili per la casa. La sua fragranza aromatica e la sua lunga durata rendono questa candela ideale per ogni ambiente, dall’ingresso al soggiorno, dalla sala allo studio, fino ai bagni e alle toilette.
Il design minimalista ed elegante del portacandela in vetro laccato nero si adatta perfettamente a qualsiasi arredamento, e può essere riutilizzato in molteplici modi, aggiungendo un tocco di stile e praticità alla tua casa.
Con le sue note aromatiche di bergamotto e gelsomino, la Candela Profumata Amazing Garden trasforma ogni momento in un’esperienza sensoriale indimenticabile. Scegli una candela che unisce lusso, natura e profumo per creare un’atmosfera avvolgente e raffinata in ogni stanza della tua casa.
AGENOV RAPRESENTA UN NUOVO STILE PER LA TUA SKINCARE
E’ il nuovo brand di skincare, ideato da Carmen Silveira, che propone una “età nuova” un ritorno alla giovinezza ed integrità della nostra pelle e della natura che ci circonda.
Fragranza certificata Ifra
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![import os import glob import pandas as pd from ollama import Client # 1. CONFIGURA LA TUA CARTELLA SORGENTE CARTELLA_DATI = r"C:\I_Miei_Dati_Excel" if not os.path.exists(CARTELLA_DATI): os.makedirs(CARTELLA_DATI) print(f"[AVVISO] Ho creato la cartella vuota '{CARTELLA_DATI}'. Metti lì i tuoi file Excel!") client = Client() print("\n" + "="*60) print(" AI DATA AGENT - FLUSSO GUIDATO ULTRA-MIRATO") print("="*60) while True: print("\n[FASE 1] Quali colonne vuoi cercare nel file? (es. cliente, città)") campi_input = input("Inserisci i nomi delle colonne (separati da virgola) o 'esci': ") if campi_input.lower() == 'esci': break if not campi_input.strip(): continue # Teniamo traccia delle colonne esatte inserite dall'utente campi_cercati = [c.strip().lower() for c in campi_input.split(',')] file_excel = glob.glob(os.path.join(CARTELLA_DATI, "*.xlsx")) + glob.glob(os.path.join(CARTELLA_DATI, "*.xls")) if not file_excel: print("AI: Nessun file Excel trovato nella cartella.") continue file_idonei = {} for percorso_completo in file_excel: file_nome = os.path.basename(percorso_completo) try: df_headers = pd.read_excel(percorso_completo, nrows=1) colonne_reali = [str(c).strip().lower() for c in df_headers.columns] match_campi = True for campo in campi_cercati: if not any(campo in col for col in colonne_reali): match_campi = False break if match_campi: file_idonei[file_nome] = percorso_completo except Exception: continue if not file_idonei: print("\nAI: Nessun file contiene contemporaneamente le colonne richieste.") continue lista_file_idonei = list(file_idonei.keys()) file_selezionato_nome = lista_file_idonei[0] percorso_file_scelto = file_idonei[file_selezionato_nome] if len(lista_file_idonei) == 1: print(f"\n[Auto-Selezione] Trovato un unico file idoneo: {file_selezionato_nome}") else: print("\n--- FILE IDONEI TROVATI ---") for i, nome_f in enumerate(lista_file_idonei, 1): print(f"{i}. {nome_f}") print("---------------------------") scelta_file = input("Seleziona il numero del file da analizzare: ") try: file_selezionato_nome = lista_file_idonei[int(scelta_file) - 1] percorso_file_scelto = file_idonei[file_selezionato_nome] except: print("[ERRORE] Selezione non valida.") continue print(f"Caricamento in corso di: {file_selezionato_nome}...") try: if percorso_file_scelto.lower().endswith('.xls'): df = pd.read_excel(percorso_file_scelto, engine='xlrd') else: df = pd.read_excel(percorso_file_scelto) df.dropna(how='all', inplace=True) # Normalizzazione letterale rigida delle colonne originali df.columns = df.columns.str.strip().str.lower() # Pulizia e conversione in stringhe/numeri sicuri for col in df.columns: if any(x in col for x in ['quantità', 'quantita', 'vendite', 'prezzo', 'costo']): df[col] = df[col].astype(str).map(lambda x: x.replace('€', '').replace('.', '').replace(',', '.').strip() if pd.notnull(x) else '0') df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce').fillna(0) else: df[col] = df[col].astype(str).map(lambda x: str(x).strip().replace("'", "").replace('"', '').lower() if pd.notnull(x) else '') except Exception as e: print(f"[ERRORE] Impossibile aprire il file: {e}") continue # --- FASE 2: INTERROGAZIONE GUIDATA FILTRATA SOLO SULLE COLONNE DATE --- print(f"\n[FASE 2] Configurazione filtri per il file '{file_selezionato_nome}'") df_filtrato = df.copy() # Ciclo mappato SOLO sulle colonne reali che corrispondono a quelle inserite nella Fase 1 colonne_da_chiedere = [col for col in df.columns if any(campo in col for campo in campi_cercati)] for colonna in colonne_da_chiedere: # Escludiamo a priori colonne numeriche di calcolo per evitare errori di digitazione if any(x in colonna for x in ['quantità', 'quantita', 'vendite', 'prezzo', 'costo', 'codice']): continue filtro_valore = input(f"Inserisci il valore da cercare per la colonna '{colonna}': ").strip().lower() if filtro_valore: df_filtrato = df_filtrato[df_filtrato[colonna].astype(str).map(lambda x: filtro_valore in x)] # Chiediamo quale colonna numerica sommare alla fine colonne_numeriche = [c for c in df.columns if any(x in c for x in ['quantità', 'quantita', 'vendite', 'prezzo', 'costo'])] print(f"\nColonne numeriche disponibili per il totale: {colonne_numeriche}") colonna_totale = input("Quale colonna vuoi sommare? (es. quantità): ").strip().lower() if colonna_totale in df_filtrato.columns: risultato_reale = df_filtrato[colonna_totale].sum() if hasattr(risultato_reale, 'item'): risultato_reale = risultato_reale.item() if isinstance(risultato_reale, float) and risultato_reale.is_integer(): risultato_reale = int(risultato_reale) print(f"\n[Elaborazione RAM] Numero di righe trovate dal filtro: {len(df_filtrato)}") # Generazione risposta finale basata solo sulla matematica vera di Python prompt_finale = f"""Rispondi in lingua italiana. Hai eseguito un calcolo su un file Excel. Colonna sommata: '{colonna_totale}' Risultato matematico esatto ottenuto: {risultato_reale} File analizzato: {file_selezionato_nome} Scrivi una breve frase in italiano che confermi il totale calcolato.""" print(f"\nAI: {client.generate(model='llama3:8b', prompt=prompt_finale)['response']}") e](https://sp-ao.shortpixel.ai/client/to_webp,q_glossy,ret_img,w_500,h_500/https://agenovskincare.com/wp-content/uploads/2025/11/Nadah-Longevity-Crema-viso-500x500.png)
