Descrizione
Scopri Velvet Touch, il burro corpo idratante naturale che trasforma la tua pelle in un’esperienza di morbidezza ed elasticità. Questo burro corpo antiossidante, di rapido assorbimento, si fonde perfettamente sulla pelle, offrendo un’idratazione immediata e duratura. Grazie alla combinazione unica di oli e burri amazzonici, il Burro corpo Velvet Touch agisce sull’idratazione, protezione e nutrimento della pelle.
La crema corpo con vitamina A e un complesso sinergico di alghe rafforza la funzione di barriera della pelle, migliorando la coesione intercellulare. Inoltre, l’estratto di Guaranà stimola la microcircolazione cutanea, conferendo al prodotto proprietà anti-age eccezionali.
Il burro corpo antiossidante Velvet Touch è un prodotto idratante che aiuta a proteggere la pelle dai danni causati dai radicali liberi. I radicali liberi sono molecole instabili che possono danneggiare le cellule e contribuire all’invecchiamento e ad altre condizioni. Gli antiossidanti aiutano a neutralizzare i radicali liberi e proteggere la pelle dai loro effetti dannosi.
Il burro corpo può essere applicato sulla pelle una o due volte al giorno. È meglio applicarlo sulla pelle umida dopo il bagno o la doccia. Massaggiare delicatamente il burro sulla pelle finché non viene assorbito.
L’uso di un burro corpo antiossidante può aiutare a migliorare la salute e l’aspetto della pelle. Può aiutare a proteggere la pelle dai danni dei radicali liberi, ridurre l’aspetto delle rughe e migliorare l’idratazione. Se sei alla ricerca di un modo per mantenere la tua pelle sana e giovane, un burro corpo antiossidante è un’ottima opzione.
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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)
