TP Final Integrador - Claudia Buzzi C22048

# RESOLUCIÓN ANALÍTICA my_df2 = my_df.groupby('article_name').sum() por_cant = my_df2.sort_values('quantity',ascending=False) print(por_cant['quantity'].head(1)) # CLASE DE CONSULTA 11/7 # para obtener sólo el nombre del artículo #print(por_cant['quantity'].head(1).index.tolist()[0])

article_name
HDD    413
Name: quantity, dtype: int64

# RESOLUCIÓN GRÁFICA sns.displot(my_df, x='article_name', color='darkturquoise') plt.title('Articulo mas vendido') plt.xlabel('Articulo') plt.ylabel('Cantidad de Unidades') plt.xticks(rotation=90) plt.show()

# RESOLUCIÓN ANALÍTICA my_df3 =(my_df.groupby('article_name').sum()).sort_values('total_amount', ascending=False).head(5) print(my_df3['total_amount'])

article_name
Full Pc       538335.93
Notebook      251000.00
Smartphone    152250.00
Chair          69477.48
Tablet         48620.00
Name: total_amount, dtype: float64

# RESOLUCIÓN GRÁFICA # OJO: No puedo hacer un análisis comparativo ni poner porcentajes porque # no están todos los artículos en este df. Sólo puse los top 5 plt.pie(x=my_df3['total_amount'], labels=my_df3.index, colors=['aqua', 'darkturquoise','c', 'darkcyan','teal']) plt.title("Los 5 articulos que mas ingresos generan") plt.show()

# RESOLUCIÓN ANALÍTICA my_df4 = (my_df.groupby('seller_name').sum()).sort_values('total_amount', ascending=False) print(my_df4[['quantity']+['total_amount']])

                   quantity  total_amount
seller_name                              
Janel O'Curran          703     192832.47
Brockie Patience        441     142709.88
Oliviero Charkham       555     141329.76
Vasily Danilyuk         521     129157.55
Daisie Slograve         554     120520.11
Aveline Swanwick        629     118874.33
Arnold Kilkenny         583      94552.04
Kati Innot              512      83704.62
Jase Doy                582      80628.31
Ewell Peres             496      78144.32
Onida Cosely            535      77373.37
Milly Christoffe        442      61733.69
Tobin Roselli           519      56984.42
Cornie Wynrehame        523      52253.57
Cirilo Grandham         470      45009.40

# RESOLUCIÓN GRÁFICA plt.bar(my_df4.index, my_df4['total_amount'],color=['darkturquoise', 'darkcyan']) plt.xticks(rotation=90) plt.title("Ventas por vendedor") plt.xlabel('Vendedor') plt.ylabel('Monto total') plt.show()

# RESOLUCIÓN ANALÍTICA my_df5 = (my_df.groupby('week').sum()).sort_values('total_amount',ascending=False) print(my_df5)

      quantity  total_amount
week                        
1         2449     507458.81
2         2444     415364.44
3         2114     329140.03
4         1058     223844.56

# RESOLUCIÓN GRÁFICA plt.bar(my_df5.index,my_df5['total_amount'], color=['aqua', 'darkturquoise','c', 'darkcyan', 'teal']) plt.title("Ventas por semana") plt.xlabel('Semana') plt.ylabel('Monto de ventas') plt.show()

# RESOLUCIÓN ANALITICA my_df6 = (my_df.groupby('country_name').sum()).sort_values('total_amount',ascending= False).head(5) print(my_df6)

              week  quantity  total_amount
country_name                              
Brazil         717      2515     441271.85
Argentina      241       947     205832.78
Colombia       230       881     177514.29
Peru           266      1027     161421.12
Mexico         237       846     138619.99

# RESOLUCIÓN GRAFICA plt.pie(x=my_df6['total_amount'], labels=my_df6.index, colors=['aqua', 'darkturquoise','c', 'darkcyan','teal']) centre_circle=plt.Circle((0,0),0.4,fc='white') fig=plt.gcf() fig.gca().add_artist(centre_circle) plt.title('Los 5 paises con mayor monto de venta') plt.show()

#RESOLUCION ANALITICA my_dfHDD = (my_df[my_df['article_name'] == 'HDD']).sort_values('seller_name', ascending=False) HDDsum = my_dfHDD.groupby('seller_name').sum() print(HDDsum)

                   week  quantity  total_amount
seller_name                                    
Arnold Kilkenny       6        29       1583.98
Aveline Swanwick      6        29       1583.98
Brockie Patience      5        15        819.30
Cirilo Grandham       1        13        710.06
Cornie Wynrehame     16        43       2348.66
Daisie Slograve       7        17        928.54
Ewell Peres           1        13        710.06
Janel O'Curran       15        75       4096.50
Jase Doy             15        48       2621.76
Kati Innot            4         4        218.48
Milly Christoffe      5        33       1802.46
Oliviero Charkham     8        26       1420.12
Onida Cosely          2        14        764.68
Tobin Roselli         4        19       1037.78
Vasily Danilyuk      18        35       1911.70

#RESOLUCION GRAFICA plt.bar(HDDsum.index,HDDsum['quantity'],color=['darkturquoise', 'darkcyan']) plt.title('Ventas de HDD') plt.xlabel('Vendedor') plt.ylabel('Cantidad unidades') plt.xticks(rotation=90) plt.show()

#Resolución Analítica semanal = my_df.groupby(['week', 'article_name']).sum() cant = semanal.sort_values('quantity',ascending=False) print(cant['quantity'].head(3))

week  article_name
2     HDD             158
1     SDD             153
3     Tablet          148
Name: quantity, dtype: int64

sns.scatterplot(x='article_name', y='quantity', hue='week', data=cant, palette="Paired") plt.title('Articulo mas vendido por semana') plt.xticks(rotation=90) plt.xlabel('Artículos') plt.ylabel('Cantidad') plt.show()