# 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())

#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))

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()