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

# RESOLUCIÓN GRÁFICA sns.set_theme(style = 'whitegrid', palette="pastel") plt.figure(figsize=(8,5)) sns.barplot(x=my_df2.index, y=my_df2['quantity'], data = my_df2, order=my_df2.sort_values('quantity', ascending=False).index) plt.xticks(rotation=90) plt.title('Cantidad vendida por cada artículo') plt.xlabel('Artículo') plt.ylabel('Cantidad vendida') plt.show() print('Como puede observarse en el gráfico el artículo HDD es el más vendido.')

# RESOLUCIÓN ANALÍTICA por_monto = my_df2.sort_values('total_amount', ascending= False) print('Artículo que generó más ingresos') print(por_monto.iloc[:1,2])

# RESOLUCIÓN GRÁFICA plt.figure(figsize=(5,6)) sns.barplot(y=my_df2.index, x=my_df2['total_amount'], data = my_df2, order=my_df2.sort_values('total_amount', ascending=False).index) plt.title('Ingresos generados por cada artículo') plt.xlabel('Artículo') plt.ylabel('Monto vendido') plt.show() print('Como puede observarse en el gráfico el artículo Full Pc es el que generó más ingresos.') #Top 5 que generaron mas ingresos plt.pie(x= my_df2.sort_values('total_amount', ascending=False).head()['total_amount'], labels=my_df2.sort_values('total_amount', ascending=False).head().index) plt.title('Top 5 de artículos que generaron mas ingresos') plt.show()

# RESOLUCIÓN ANALÍTICA my_df3 = my_df.groupby('seller_name').sum() #vendedor que vendió más cantidad vendedor_cantidad = my_df3.sort_values('quantity', ascending=False) #vendedor que generó más ingresos vendedor_monto = my_df3.sort_values('total_amount', ascending= False) #print(vendedor_cantidad.head()) #print(vendedor_monto.head()) #el mismo vendedor es el que generó más ingresos y ventas print('Mejor vendedor del mes') print(vendedor_monto[['quantity']+['total_amount']].head(1))

# RESOLUCIÓN GRÁFICA fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize = (15, 5)) ax1.bar(vendedor_cantidad.index, vendedor_cantidad['quantity']) ax2.bar(vendedor_monto.index, vendedor_monto['total_amount'],color='palegreen') #Titulos ax1.set_title('Cantidad vendida por cada vendedor') ax2.set_title('Ingresos generados por cada vendedor') #Ejes ax1.set_xlabel('Vendedor') ax1.set_ylabel('Cantidad vendida') ax2.set_xlabel('Vendedor') ax2.set_ylabel('Monto vendido') fig.autofmt_xdate(rotation=75) #rotar los nombres de los vendedores plt.show() print("Como puede observarse en el gráfico Janel O'Curran es el que más artículos vendió y el que") print("generó más ingresos.")

# RESOLUCIÓN ANALÍTICA my_df4 = my_df.groupby('week').sum() #semana en que se vendió más cantidad week_cantidad = my_df4.sort_values('quantity', ascending=False) #semana que generó más ingresos week_monto = my_df4.sort_values('total_amount', ascending= False) #print(week_cantidad) #print(week_monto) #el orden por cantidad y monto es el mismo print('La semana 4 es en la que menos se vende por lo que se debería lanzar una campaña de promociones') print('para aumentar las ventas ') print() print(week_monto.iloc[-1])

# RESOLUCIÓN GRÁFICA fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize = (15, 5)) ax1.bar(week_cantidad.index, week_cantidad['quantity']) ax2.bar(week_monto.index, week_monto['total_amount'],color='palegreen') #Titulos ax1.set_title('Cantidad vendida en cada semana') ax2.set_title('Ingresos generados en cada semana') #Ejes ax1.set_xlabel('Semana') ax1.set_ylabel('Cantidad vendida') ax2.set_xlabel('Semana') ax2.set_ylabel('Monto vendido') ax1.set_xticks((1, 2, 3, 4)) ax2.set_xticks((1, 2, 3, 4)) plt.show() print('Como puede observarse el en gráfico la semana 4 fue en la que menos se vendió y menos ingresos') print('generó.')

# RESOLUCIÓN ¿Cuál es el país que generó mas ventas? my_df5 = my_df.groupby('country_name').sum() #país en que se vendió más cantidad pais_cantidad = my_df5.sort_values('quantity', ascending=False) print('País que más vendió') print(pais_cantidad['quantity'].head(1)) #Resolución gráfica plt.figure(figsize=(5,6)) sns.barplot(y=my_df5.index, x=my_df5['quantity'], data = my_df5, order=my_df5.sort_values('quantity', ascending=False).index) plt.title('Cantidad vendida por cada artículo') plt.xlabel('País') plt.ylabel('Cantidad vendida') plt.show() print('Como puede observarse en el gráfico Brazil es el país que más compró.')

# RESOLUCIÓN janel = my_df.loc[my_df['seller_name']== "Janel O'Curran"] janel_week=janel.groupby('week').sum() print(janel_week['quantity']) #Resolución gráfica plt.bar(janel_week.index, janel_week['quantity']) plt.xticks((1, 2, 3, 4)) plt.title("Cantidad vendida por semana de Janel O'Curran") plt.xlabel('Semana') plt.ylabel('Cantidad vendida') plt.show()

# RESOLUCIÓN sns.scatterplot(y = "country_name", x = "article_name", data = my_df) plt.xticks(rotation=90) plt.title('Correlación entre el país que compra y el artículo vendido') plt.xlabel('Artículo') plt.ylabel('País') plt.show()