TP Final Integrador - Torres Meza

# A veces necesitamos instalar nuevas librerías en nuestros proyectos !pip install openpyxl==3.0.10

# Levanto los datos en 3 diferentes dataframes # Artículos conn = sql3.connect('/work/data/articles.db') sql_query = pd.read_sql_query('SELECT * FROM articles', conn) df_articles = pd.DataFrame(sql_query, columns = ['article_id', 'article_name', 'unit_price']) # Vendedores df_sellers = pd.read_excel('/work/data/sellers.xlsx', index_col=0) # Órdenes df_orders = pd.read_csv('/work/data/orders.csv')

# Exploración del df de artículos print('Muestra de datos') print(df_articles.head()) print('\nFormato del dataframe') print(df_articles.shape) print('\nBúsqueda de valores nulos por columna') print(df_articles.isnull().sum()) print('\nFormato de los datos por columna') print(df_articles.dtypes)

# Exploración del df de vendedores print('Muestra de datos') print(df_sellers.head()) print('\nFormato del dataframe') print(df_sellers.shape) print('\nBúsqueda de valores nulos por columna') print(df_sellers.isnull().sum()) print('\nFormato de los datos por columna') print(df_sellers.dtypes)

# Exploración del df de órdenes print('Muestra de datos') print(df_orders.head()) print('\nFormato del dataframe') print(df_orders.shape) print('\nBúsqueda de valores nulos por columna') print(df_orders.isnull().sum()) print('\nFormato de los datos por columna') print(df_orders.dtypes)

df_articles['unit_price'] = df_articles['unit_price'].astype(float) print(df_articles.dtypes)

# Creo una copia del df_orders my_df = df_orders.copy() # Cambio el índice del df de artículos df_articles.set_index('article_id',inplace = True) # Agrego algunas columnas y pongo el campo que me va a servir de "ancla" para acordarme my_df = my_df.assign(article_name = my_df['article_id']) my_df = my_df.assign(total_amount = my_df['article_id']) my_df = my_df.assign(seller_name = my_df['seller_id']) # reemplazo los valores en el nuevo df # 1. busco el nombre del artículo y lo asigno a una variable # como df_articles está indexado por article_id, lo uso para ubicarme en # el registro que busco # SINTAXIS: df_articles.loc[indice][columna] # [indice] va a ser el dato que obtengo de my_df.loc[i]['article_id'] # -> o sea, tomo registro a registro el article_id y lo uso para extraer # el nombre del artículo for i in range(len(my_df.index)): # len(my_df.index) devuelve la cantidad de registros idArticulo = my_df.loc[i]['article_id'] nombreArticulo = df_articles.loc[idArticulo]['article_name'] # se lo asigno a la columna correspondiente my_df.loc[i,'article_name'] = nombreArticulo # hago lo mismo en un solo paso para la columna de total_amount precioArticulo = df_articles.loc[idArticulo]['unit_price'] cantArticulo = my_df.loc[i]['quantity'] my_df.loc[i,'total_amount'] = precioArticulo * cantArticulo # columna de seller_name idVendedor = my_df.loc[i]['seller_id'] nombreVendedor = df_sellers.loc[idVendedor]['seller_name'] my_df.loc[i,'seller_name'] = nombreVendedor # elimino las columnas que no necesito my_df.drop(['order_id', 'article_id', 'seller_id'], axis = 'columns', inplace=True) print(my_df)

# SI SOBRA TIEMPO Se puede mencionar la función merge para hacer joins entre dataframes # https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.merge.html d1=pd.DataFrame({'mes': ['ene','feb','mar','abr'], 'ventas':[10,20,30,15]}) d2=pd.DataFrame({'mes': ['ene','feb','mar','abr'], 'costos':[7,16,25,12]}) print(pd.merge(d1,d2))

# 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))

# RESOLUCIÓN GRÁFICA sns.barplot(y=por_cant["quantity"], x=por_cant.index) plt.xticks(rotation=90) plt.show()

# RESOLUCIÓN ANALÍTICA df2 = (my_df.groupby(by='article_name').sum()).sort_values('total_amount',ascending=False).head(5) 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() plt.barh(df2.index,df2['total_amount'] , height=0.8) plt.show()

# RESOLUCIÓN ANALÍTICA df4 = (my_df.groupby(by='seller_name').sum()).sort_values('total_amount',ascending=False) print(df4[['quantity']+['total_amount']])

# RESOLUCIÓN GRÁFICA plt.bar(df4.index,df4['total_amount']) plt.xticks(rotation=60, ha="right") plt.show()

# RESOLUCIÓN ANALÍTICA df5 = (my_df.groupby(by='week').sum()).sort_values('total_amount',ascending=False) print(df5['total_amount'])

# RESOLUCIÓN GRÁFICA plt.bar(df5.index,df5['total_amount']) plt.show()

# RESOLUCIÓN country_df=my_df.groupby('country_name').sum() monto_venta = country_df.sort_values('total_amount', ascending=False) print(monto_venta['total_amount'].head(1))

plt.bar(monto_venta.index,monto_venta['total_amount']) plt.xticks(rotation=60, ha="right") plt.show()

# RESOLUCIÓN pais_art= my_df.groupby(['country_name','article_name']).sum().iloc[:,[1,2]] pais_art.sort_values('total_amount', ascending=False).head(10)

# RESOLUCIÓN week4= my_df[my_df.week == 4] art_w4 = week4.groupby(['article_name']).sum().iloc[:,[1]] top_art4 = art_w4.sort_values('quantity', ascending= True).head(5) top_art4

plt.bar(top_art4.index,top_art4['quantity']) plt.xticks(rotation=60, ha="right") plt.show()