Descrizione
La Crema Viso 24H di Agenov Skincare è il segreto per una pelle sana e giovane, 24 ore su 24. Formulata con ingredienti biotecnologici di ultima generazione e potenti antiossidanti naturali, questa crema idratante e anti-age promuove il processo di riparazione cellulare, ritardando i segni del tempo e ripristinando l’elasticità naturale della pelle. Grazie alla sua formula avanzata, la tua pelle sarà visibilmente più liscia, luminosa e compatta.
Benefici della crema viso Crema Viso 24H
- Con la sua formulazione avanzata, questa crema viso lavora costantemente per mantenere la tua pelle idratata, protetta e giovane, giorno e notte.
- Arricchita con acido jaluronico e una miscela di olii nutrienti, questa crema offre un’idratazione profonda che distende e rimpolpa la pelle, per un aspetto fresco e radioso.
- Grazie alla presenza di potenti antiossidanti come l’astaxantina e il peperoncino rosso, questa crema contrasta efficacemente i segni dell’invecchiamento cutaneo, riducendo rughe e linee sottili.
Come applicare la crema viso
- Pulisci il viso: Lavati il viso con un detergente delicato e acqua tiepida.
- Asciugare delicatamente: Tampona delicatamente il viso con un panno pulito per asciugarlo.
- Applicare la crema: Applicare una piccola quantità di crema viso sul viso e massaggiare delicatamente fino a completo assorbimento.
- Evita il contorno occhi: Evitare di applicare la crema viso sul contorno occhi, in quanto può causare irritazione.
- Applicare mattina e sera: Applicare la crema viso due volte al giorno, una volta al mattino e una volta alla sera.
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.
![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)
