# RESOLUCIÓN ANALÍTICA my_df2=my_df.groupby('article_name').sum() por_cant = my_df2.sort_values('quantity', ascending=False) print(por_cant['quantity'].head(5))

# RESOLUCIÓN GRÁFICA resaltar=['grey' if (x < max(por_cant['quantity'])) else 'blue' for x in por_cant['quantity'] ] plt.bar(por_cant.index,por_cant['quantity'],color=resaltar) plt.xticks(rotation=90) plt.title("Cantidades vendidas de cada artículo") plt.show()

# RESOLUCIÓN ANALÍTICA df2 = (my_df.groupby(by='article_name').sum()).sort_values('total_amount',ascending=False).head(8) print(df2['total_amount'])

# RESOLUCIÓN GRÁFICA ---> OJO: Voy a tomar sólo los 5 primeros artículos que más ingresos proporcionaron # No puedo hacer una comparativa ni porcentajes porque no tomé el total de los datos #plt.pie(x=df2['total_amount'], labels=df2.index) #plt.show() resaltar=['grey' if (x < max(df2['total_amount'])) else 'blue' for x in df2['total_amount'] ] plt.bar(df2.index,df2['total_amount'],color=resaltar) plt.title("Ingresos generados por artículo") plt.xlabel("Artículos") plt.ylabel("Ingresos en $") plt.xticks(rotation=90) plt.show()

# RESOLUCIÓN GRÁFICA df4b = (my_df.groupby(by='seller_name').sum()) resaltar=['grey' if (x < max(df4b['total_amount'])) else 'orange' for x in df4b['total_amount'] ] plt.bar(df4b.index,df4b['total_amount'],color=resaltar) plt.title("Ventas por vendedor") plt.xlabel("Vendedor") plt.ylabel("Ventas en $") plt.xticks(rotation=90) plt.show() print("Se le debe entregar el bono de mejor vendedor del mes a Janel O'Curran")

# RESOLUCIÓN ANALÍTICA df5 = (my_df.groupby(by='week').sum()) print(df5) print("Las ventas fueron disminuyendo cada semana") print("La última semana tuvo menos de la mitad monto de ventas que 1ra") print("Se debería hacer promociones que mejoren las ventas de las últimas semanas")

# RESOLUCIÓN GRÁFICA df5.index = df5.index.map(str) plt.bar(df5.index,df5['total_amount']) plt.title("Monto total de de ventas por semana") plt.xlabel("Semana") plt.ylabel("Ventas en $") plt.show print("Las ventas fueron disminuyendo cada semana") print("La última semana tuvo menos de la mitad monto de ventas que 1ra") print("Se debería hacer promociones que mejoren las ventas de las últimas semanas")

# RESOLUCIÓN print((my_df.groupby(by='country_name').sum()).sort_values('total_amount',ascending=False).head(3)) print('Brasil es el país que más ha comprado') df6 = (my_df.groupby(by='country_name').sum()) resaltar=['grey' if (x < max(df6['total_amount'])) else 'green' for x in df6['total_amount'] ] plt.bar(df6.index,df6['total_amount'],color=resaltar) plt.title("Monto total de ventas registradas por país") plt.xlabel("País") plt.ylabel("Ventas en $") plt.xticks(rotation=90) plt.show

# RESOLUCIÓN df7=pd.pivot_table(my_df,values='quantity',index=['country_name','article_name'],aggfunc= 'sum') x=sns.relplot(data=df7,x="country_name",y="article_name",hue='quantity',palette='YlOrRd') x.set_xticklabels(rotation=90) plt.gcf().set_size_inches(6, 6)

# RESOLUCIÓN df8=my_df.groupby('week').count() etiqueta=[] for i in df8.index: etiqueta.append('Semana '+str(i)) print(df8) plt.pie(df8.seller_name,labels=df8.seller_name,counterclock=False,startangle=90) plt.title('Cantidad de ordenes por semana') plt.legend(etiqueta,loc='right',bbox_to_anchor=(1.4, 0.3))