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

# imports import numpy as np import pandas as pd import sqlite3 as sql3 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import openpyxl #para levantar excel de otros paquetes (no office)

# Levanto los datos en 3 diferentes dataframes #Articulos 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']) #df_articles #Vendedores df_sellers = pd.read_excel('/work/data/sellers.xlsx', index_col=0) #df_sellers #Ordenes df_orders = pd.read_csv('/work/data/orders.csv') #df_orders

# Exploración del df de artículos print('Muestra de Datos') print(df_articles.head()) print('\nFormato del dataframe') print(df_articles.shape) print('\nBuscar valores nulos') print(df_articles.isnull().sum()) print('\nFormato d elos datos del dataframe') 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('\nBuscar valores nulos') print(df_sellers.isnull().sum()) print('\nFormato d elos datos del dataframe') 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('\nBuscar valores nulos') print(df_orders.isnull().sum()) print('\nFormato d elos datos del dataframe') print(df_orders.dtypes)

#Cambiar a float los precios unitarios 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() #my_df #Cambio el indice del df_articles df_articles.set_index('article_id', inplace=True) # Agrego 3 columnas y pongo el campo que me va a servir de "ancla" para buscar la informacion real. 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'])

# Reemplazamos los valores reales en el df for i in range(len(my_df.index)): #len(my_df.index) devuelve la cantidad de filas (registros) #Reemplazo el nombre del articulo usando el id guardado en my_df article = df_articles.loc[my_df.loc[i]['article_id']]['article_name'] my_df.loc[i, 'article_name'] = article #Reemplanzo el nombre del vendedor usandl el id guadado en my_df my_df.loc[i, 'seller_name'] = df_sellers.loc[my_df.loc[i]['seller_id']]['seller_name'] #Busco el precio unitario y lo multiplico por la cantidad de unidades vendidas my_df.loc[i, 'total_amount'] = df_articles.loc[my_df.loc[i]['article_id']]['unit_price'] * my_df.loc[i, 'quantity'] my_df.drop(['article_id', 'seller_id', 'order_id'], axis='columns', inplace=True) print(my_df.head())

# RESOLUCIÓN ANALÍTICA my_df2 = my_df.groupby('article_name').sum().sort_values('quantity', ascending=False) #por_cantidad = my_df2.sort_values('quantity', ascending=False) #print(por_cantidad['quantity'].head()) print(my_df2['quantity'].head(1))

# RESOLUCIÓN GRÁFICA #my_df2.drop(['week', 'total_amount'], axis='columns', inplace=True) #my_df2.plot(kind='bar') #sns.barplot(x=my_df2.index, y=my_df2['quantity'], data = my_df2, order=my_df2.sort_values('quantity', ascending=False).index).set(title='Ventas por articulo') #plt.xlabel('Cantidad vendida') #plt.ylabel('Producto') #plt.xticks(rotation=90) #plt.show() sns.set_style("white") plt.figure(figsize=(10,5)) plt.bar(my_df2.index, my_df2['quantity'],color= 'green', alpha= 0.8) plt.xlabel('Cantidad vendida') plt.xticks(rotation=75) plt.ylabel('Producto') plt.title('Unidades vendidas por producto') plt.savefig('/work/img/1.png', dpi=300) plt.show()

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

# RESOLUCIÓN GRÁFICA e = (0.1,0,0,0,0) c = ['gold', 'yellowgreen', 'lightcoral', 'lightskyblue','mediumorchid'] plt.pie(x=mas_ingresos['total_amount'], labels=mas_ingresos.index, colors=c, explode=e, autopct='%1.2f%%') plt.title('Distribución Por Ingresos - Top 5') plt.savefig('/work/img/2.png', dpi=300) plt.show()

# RESOLUCIÓN ANALÍTICA df3 = my_df.groupby('seller_name').sum().sort_values('total_amount',ascending=False) print(df3[['quantity']+['total_amount']].head(1))

# RESOLUCIÓN GRÁFICA plt.bar(df3.index,df3['total_amount'], color= 'green', alpha= 0.8) plt.xticks(rotation=75) plt.xlabel('Vendedores') plt.ylabel('Ventas') plt.title('Ranking de Vendedores') plt.savefig('/work/img/3.png', dpi=300) plt.show()

# RESOLUCIÓN ANALÍTICA df4 = my_df.groupby('week').sum() print(df4)

# RESOLUCIÓN GRÁFICA plt.bar(df4.index,df4['total_amount'], color= 'green', alpha= 0.8) plt.xlabel('Semana') plt.ylabel('Ventas Totales ($)') plt.title('Ventas Semanales') plt.savefig('/work/img/4.png', dpi=300) plt.show()

# RESOLUCIÓN df5 = my_df.groupby('country_name').sum().sort_values('total_amount',ascending=False).head(5) print(df5[['quantity']+['total_amount']].head(5)) plt.bar(df5.index,df5['total_amount'], color= 'green', alpha= 0.8) plt.xlabel('País') plt.ylabel('Ventas Totales ($)') plt.title('Ventas por país - Top 5') plt.savefig('/work/img/5.png', dpi=300) plt.show()

# RESOLUCIÓN df6 = pd.pivot_table(my_df, values='quantity', index=['article_name'], columns=['country_name'], aggfunc=np.sum ).fillna(0).round(0) df6 = df6.reindex(columns=country_list_sorted, index=articles_list_sorted) df6.head()

f, ax = plt.subplots(figsize=(10,9)) plt.title('Cantidad de Productos Vendidos x País') sns.heatmap(df6, annot=True, fmt=".0f", linewidths=.5, cmap='rainbow', ax=ax) plt.savefig('/work/img/6.png', dpi=300)

# RESOLUCIÓN df7 = pd.pivot_table(my_df, values='quantity', index=['article_name'], columns=['seller_name'], aggfunc=np.sum ).fillna(0).round(0) df7 = df7.reindex(columns=sellers_list_sorted, index = articles_list_sorted ) df7.head()

f, ax = plt.subplots(figsize=(10,9)) plt.title('Vendedores x Artículo') sns.heatmap(df7, annot=True, fmt=".0f", linewidths=.5, cmap='rainbow', ax=ax) plt.savefig('/work/img/7.png', dpi=300)