# RESOLUCIÓN ANALÍTICA
# Ventas filtrado por país. Comparar 2 países
# Cuál es el producto que más se vende, en qué cantidad
# Resolución Analítica y Gráfica
dfunidxpais = my_df.groupby(by='country_name').sum().sort_values('quantity', ascending=False)
pd.options.display.float_format= '$ {:,.2f}'.format
print(dfunidxpais[['quantity']].head())
quantity
country_name
Brazil 2515
Peru 1027
Argentina 947
Colombia 881
Mexico 846
#RESOLUCIÓN GRÁFICA
fig, ax = plt.subplots()
paises = ['Brasil', 'Perú', 'Argentina', 'Colombia', 'México']
unidades = [2515, 1027, 947, 881, 846]
bar_labels = ['Brasil', 'Perú', 'Argentina', 'Colombia', 'México']
bar_colors = ['tab:blue', 'tab:grey', 'tab:grey', 'tab:grey', 'tab:grey']
plt.bar(paises, unidades, width=0.5, label=bar_labels, color=bar_colors)
plt.xticks(np.arange(5), ('Brasil', 'Perú', 'Argentina', 'Colombia', 'México'), rotation = 45)
ax.text(x=0.4, y=2350 , s='mayor número de \nunidades vendidas',
color='green', size=8, weight='bold')
ax.set_ylabel('Total Unidades')
ax.set_title('Unidades vendidas por país')
plt.show()
df_notebook = my_df[my_df['article_name'] == 'Notebook']
print(df_notebook[['country_name','total_amount', 'quantity']].groupby('country_name').sum().sort_values('total_amount', ascending=False))
total_amount quantity
country_name
Brazil $ 83,000.00 83
Mexico $ 44,000.00 44
Argentina $ 43,000.00 43
Peru $ 32,000.00 32
Colombia $ 18,000.00 18
Guatemala $ 17,000.00 17
Honduras $ 14,000.00 14
paises = ['Brasil', 'México', 'Argentina', 'Perú', 'Colombia', 'Guatemala', 'Honduras']
cantidad_notebook = [83,44,43,32,18,17,14]
#plt.barh(paises,cantidad_notebook, height=0.5,color=["grey","grey","blue","grey","grey","grey"])
plt.barh(paises,cantidad_notebook, height=0.8,
color = ['green' if x in df_notebook.index[0:3] else 'blue' for x in df_notebook.index])
plt.xlabel("Cant.Vendida")
plt.title("Venta de Notebook por pais")
plt.show()
df_ventas_brazil = my_df[my_df['country_name'] == 'Brazil']
print(df_ventas_brazil[['article_name','total_amount', 'quantity']].groupby('article_name').sum().sort_values('total_amount', ascending=False))
print()
df_bzsales_bars = df_ventas_brazil[['article_name','total_amount']].groupby('article_name').sum('total_amount').sort_values('total_amount', ascending=False)
df_bzsales_line = df_ventas_brazil[['article_name','quantity']].groupby('article_name').sum('quantity').sort_values('quantity', ascending=False).reset_index()
fig, ax1 = plt.subplots()
sns.barplot(
data=df_bzsales_bars,
x=df_bzsales_bars.index,
y='total_amount',
ax=ax1,
palette='summer'
)
plt.xticks(rotation=90)
ax2 = ax1.twinx()
sns.lineplot(
data=df_bzsales_line,
x='article_name',
y='quantity',
ax=ax2,
sort=False,
color="orange"
)
plt.title('Productos más vendidos en Brasil')
ax1.set_xlabel("Producto")
ax1.set_ylabel("Facturación ($)")
ax2.set_ylabel("Cantidad (line)")
plt.show()
total_amount quantity
article_name
Full Pc $ 134,052.03 63
Notebook $ 83,000.00 83
Smartphone $ 41,475.00 79
Chair $ 37,591.68 112
Tablet $ 20,280.00 156
Scanner $ 14,430.00 78
Motherboard $ 13,976.38 101
Desk $ 12,619.70 97
Netbook $ 11,745.00 81
CPU $ 11,448.84 82
Video Card $ 10,520.00 80
HDD $ 6,499.78 119
Modem $ 6,210.00 92
Water Cooling $ 5,535.00 82
Power Supply $ 4,526.85 103
Monitor $ 4,370.00 19
Ram Memory $ 3,307.40 92
Case $ 2,690.90 71
SDD $ 2,574.00 117
Wi-Fi Card $ 2,205.57 37
Mesh Wi-Fi X 2 $ 2,112.50 65
Mouse $ 2,030.10 67
Range Extender $ 1,840.50 90
Headphones $ 1,700.90 73
Pci Express Port $ 1,062.60 105
Webcam $ 1,043.64 52
Heatsink $ 1,030.00 103
Keyboard $ 836.20 37
Fan Cooler $ 246.50 58
Usb Cable $ 188.80 64
Sata Cable $ 121.98 57
De acuerdo a la información analizada podemos concluir que:
Brasil es el país que más unidades totales vendió
Los productos más revenue generan dentro de Brasil son: Full PC, Notebook, Smartphone
Analizando las ventas de Notebooks, los países que más notebooks vendieron fueron: Brasil, México y Argentina