Nombre: Piazza Luis Alberto
Comisión N º 22039
# RESOLUCIÓN ANALÍTICA
suma_articulos = my_df.groupby('article_name').sum()
por_cant = suma_articulos.sort_values('quantity', ascending=False)
print(por_cant['quantity'].head(1))
print()
print('El articulo mas vendido es HDD con un total de 413 unidades')
article_name
HDD 413
Name: quantity, dtype: int64
El articulo mas vendido es HDD con un total de 413 unidades
# RESOLUCIÓN GRÁFICA
sns.barplot(y=por_cant["quantity"], x=por_cant.index)
plt.title('Cantidad de unidades Vendidas x Articulo', fontsize=25)
plt.xticks(rotation=80)
plt.show()
# RESOLUCIÓN ANALÍTICA
df2 = (my_df.groupby(by='article_name').sum()).sort_values('total_amount',ascending=False).head(5)
pd.options.display.float_format = '$ {:,.2f}'.format
print(df2['total_amount'])
print()
print('El articulo que mas ingresos nos dio es Full PC con un total de $ 538,335.93')
article_name
Full Pc $ 538,335.93
Notebook $ 251,000.00
Smartphone $ 152,250.00
Chair $ 69,477.48
Tablet $ 48,620.00
Name: total_amount, dtype: float64
El articulo que mas ingresos nos dio es Full PC con un total de $ 538,335.93
# 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.title('Monto de Ingreso x Articulo', fontsize=25)
plt.ylabel('Articulos')
plt.xlabel('Monto Total')
plt.barh(df2.index,df2['total_amount'] , height=0.8)
plt.show()
# RESOLUCIÓN ANALÍTICA
df3 = (my_df.groupby(by='seller_name').sum()).sort_values('total_amount',ascending=False).head(10)
pd.options.display.float_format = '$ {:,.2f}'.format
print(df3[['quantity']+['total_amount']])
print()
print("El mejor vendedor es Janel O'Curran con un total de $ 192,832.47")
quantity total_amount
seller_name
Janel O'Curran 703 $ 192,832.47
Brockie Patience 441 $ 142,709.88
Oliviero Charkham 555 $ 141,329.76
Vasily Danilyuk 521 $ 129,157.55
Daisie Slograve 554 $ 120,520.11
Aveline Swanwick 629 $ 118,874.33
Arnold Kilkenny 583 $ 94,552.04
Kati Innot 512 $ 83,704.62
Jase Doy 582 $ 80,628.31
Ewell Peres 496 $ 78,144.32
El mejor vendedor es Janel O'Curran con un total de $ 192,832.47
# RESOLUCIÓN GRÁFICA
plt.title('Monto de Ingreso x Vendedor', fontsize=25)
plt.xlabel('Vendedores')
plt.ylabel('Monto Total')
plt.bar(df3.index,df3['total_amount'])
plt.xticks(rotation=60, ha="right")
plt.show()
# RESOLUCIÓN ANALÍTICA
df4 = (my_df.groupby(by='week').sum()).sort_values('total_amount',ascending=False)
pd.options.display.float_format = '$ {:,.2f}'.format
print(df4['total_amount'])
week
1 $ 507,458.81
2 $ 415,364.44
3 $ 329,140.03
4 $ 223,844.56
Name: total_amount, dtype: float64
# RESOLUCIÓN GRÁFICA
dfa = sns.barplot(df4.index,df4['total_amount'])
plt.title('Variacion de ventas en el mes x Semana', fontsize=25)
plt.xlabel('Semanas')
plt.ylabel('Monto Total')
for i in dfa.containers:
dfa.bar_label(i,)
plt.show()
/shared-libs/python3.9/py/lib/python3.9/site-packages/seaborn/_decorators.py:36: FutureWarning: Pass the following variables as keyword args: x, y. From version 0.12, the only valid positional argument will be `data`, and passing other arguments without an explicit keyword will result in an error or misinterpretation.
warnings.warn(
# RESOLUCIÓN ANALÍTICA
# ¿Cuales son los 5 paises que mas compraron en unidades y en pesos durante el mes?
# Mostrar los mejores países en venta por unidades
my_df5=my_df.groupby('country_name').sum().head(5)
por_cant = my_df5.sort_values('quantity', ascending=False)
print(por_cant['quantity'])
print()
# Mostrar los mejores países en venta por monto
my_df5a=my_df.groupby('country_name').sum().head(5)
por_cant1 = my_df5a.sort_values('total_amount', ascending=False)
pd.options.display.float_format = '$ {:,.2f}'.format
print(por_cant1['total_amount'])
country_name
Brazil 2515
Argentina 947
Colombia 881
Chile 231
Bolivia 181
Name: quantity, dtype: int64
country_name
Brazil $ 441,271.85
Argentina $ 205,832.78
Colombia $ 177,514.29
Chile $ 24,660.98
Bolivia $ 22,682.80
Name: total_amount, dtype: float64
# RESOLUCIÓN GRAFICA
sns.barplot(y=por_cant["quantity"], x=por_cant.index)
plt.title('Países que mas compraron en Unidades', fontsize=25)
plt.xlabel('Países', fontsize=20)
plt.ylabel('Cantidad de unidades vendidas', fontsize=10)
plt.xticks(rotation=60)
plt.show()
sns.barplot(y=por_cant1["total_amount"], x=por_cant1.index )
plt.title('Países que mas compraron en Monto', fontsize=25)
plt.xlabel('Países', fontsize=20)
plt.ylabel('Cantidad de ventas en monto', fontsize=10)
plt.xticks(rotation=60)
plt.show()
# RESOLUCIÓN ANALÍTICA
# Saco los dos articulos a analizar y los junto por País sumandolos
my_df6 = my_df['article_name'].isin(['Tablet','Full Pc'])
seleccion_articulos = my_df[my_df6].sort_values('country_name', ascending=True)
seleccion_articulos1 = seleccion_articulos.groupby(['country_name', 'article_name']).sum()
seleccion_articulos1.reset_index(level=1, inplace=True)
print(seleccion_articulos1[['article_name']+['quantity']])
article_name quantity
country_name
Argentina Full Pc 45
Bolivia Full Pc 5
Brazil Full Pc 63
Brazil Tablet 156
Chile Full Pc 1
Chile Tablet 11
Colombia Full Pc 34
Colombia Tablet 50
Costa Rica Full Pc 11
Costa Rica Tablet 7
Ecuador Tablet 13
El Salvador Full Pc 19
El Salvador Tablet 8
Guatemala Full Pc 13
Honduras Tablet 23
Mexico Full Pc 13
Mexico Tablet 25
Paraguay Tablet 14
Peru Full Pc 24
Peru Tablet 52
Uruguay Full Pc 4
Venezuela Full Pc 21
Venezuela Tablet 15
# RESOLUCIÓN GRAFICA
sns.set(style='whitegrid', palette='dark')
sns.barplot(x=seleccion_articulos1.index, y=seleccion_articulos1['quantity'], hue=seleccion_articulos1['article_name'])
plt.title('Comparación de Full Pc y Tablet por Países', fontsize=20)
plt.xlabel('Países', fontsize=20)
plt.ylabel('Cantidad de ventas en unidades', fontsize=10)
plt.xticks(rotation=80)
plt.show()
# RESOLUCIÓN ANALÍTICA
df8 = (my_df.groupby(by='seller_name').sum()).sort_values('total_amount',ascending=True).head(5)
pd.options.display.float_format = '$ {:,.2f}'.format
print(df8[['quantity']+['total_amount']])
quantity total_amount
seller_name
Cirilo Grandham 470 $ 45,009.40
Cornie Wynrehame 523 $ 52,253.57
Tobin Roselli 519 $ 56,984.42
Milly Christoffe 442 $ 61,733.69
Onida Cosely 535 $ 77,373.37
# RESOLUCIÓN GRÁFICA
plt.barh(df8.index,df8['total_amount'],color='turquoise')
plt.title('5 Peores vendedores en Monto', fontsize=25)
plt.xlabel('Monto de venta', fontsize=20)
plt.ylabel('Vendedores', fontsize=20)
plt.xticks(rotation=60, ha="center")
plt.show()