Collecting openpyxl==3.0.10
Downloading openpyxl-3.0.10-py2.py3-none-any.whl (242 kB)
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Collecting et-xmlfile
Downloading et_xmlfile-1.1.0-py3-none-any.whl (4.7 kB)
Installing collected packages: et-xmlfile, openpyxl
Successfully installed et-xmlfile-1.1.0 openpyxl-3.0.10
WARNING: You are using pip version 22.0.4; however, version 22.1.2 is available.
You should consider upgrading via the '/root/venv/bin/python -m pip install --upgrade pip' command.
Muestra de datos
seller_name
seller_id
1 Aveline Swanwick
2 Jase Doy
3 Oliviero Charkham
4 Cornie Wynrehame
5 Ewell Peres
Formato del dataframe
(15, 1)
Búsqueda de valores nulls por columna
seller_name 0
dtype: int64
Formato de los datos por columna
seller_name object
dtype: object
Muestra de datos
order_id week article_id quantity seller_id country_name
0 15024 1 20039 10 10 Peru
1 15025 1 20029 15 5 Peru
2 15026 1 20024 5 14 Bolivia
3 15027 1 20018 9 14 Brazil
4 15028 1 20035 6 15 Mexico
Formato del dataframe
(1000, 6)
Búsqueda de valores nulls por columna
order_id 0
week 0
article_id 0
quantity 0
seller_id 0
country_name 0
dtype: int64
Formato de los datos por columna
order_id int64
week int64
article_id int64
quantity int64
seller_id int64
country_name object
dtype: object
article_id int64
article_name object
unit_price float64
dtype: object
week quantity country_name article_name total_amount seller_name
0 1 10 Peru Water Cooling 675.0 Cirilo Grandham
1 1 15 Peru Mouse 454.5 Ewell Peres
2 1 5 Bolivia Netbook 725.0 Janel O'Curran
3 1 9 Brazil Tablet 1170.0 Janel O'Curran
4 1 6 Mexico Case 227.4 Daisie Slograve
.. ... ... ... ... ... ...
995 4 1 Brazil Modem 67.5 Kati Innot
996 4 15 Brazil Heatsink 150.0 Daisie Slograve
997 4 2 Colombia Heatsink 20.0 Vasily Danilyuk
998 4 14 Brazil Tablet 1820.0 Vasily Danilyuk
999 4 12 Brazil SDD 264.0 Onida Cosely
[1000 rows x 6 columns]
article_name quantity
6 HDD 413
25 Tablet 374
21 SDD 372
14 Mouse 322
15 Netbook 320
19 Ram Memory 293
13 Motherboard 291
17 Pci Express Port 291
24 Smartphone 290
20 Range Extender 281
8 Heatsink 280
26 Usb Cable 273
18 Power Supply 269
0 CPU 266
22 Sata Cable 264
5 Full Pc 253
28 Water Cooling 252
16 Notebook 251
11 Modem 244
7 Headphones 239
29 Webcam 229
3 Desk 223
23 Scanner 221
10 Mesh Wi-Fi X 2 213
27 Video Card 209
12 Monitor 208
2 Chair 207
1 Case 206
4 Fan Cooler 205
9 Keyboard 165
30 Wi-Fi Card 141
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
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
quantity total_amount
week
1 2449 $ 507,458.81
2 2444 $ 415,364.44
3 2114 $ 329,140.03
4 1058 $ 223,844.56
total_amount quantity
country_name
Brazil $ 441,272 2515
Argentina $ 205,833 947
Colombia $ 177,514 881
Peru $ 161,421 1027
Mexico $ 138,620 846
Venezuela $ 77,685 320
El Salvador $ 57,391 111
Guatemala $ 52,579 202
Honduras $ 36,764 303
Costa Rica $ 34,606 145
Chile $ 24,661 231
Bolivia $ 22,683 181
Uruguay $ 17,843 92
Ecuador $ 17,475 129
Paraguay $ 8,195 123
Puerto Rico $ 1,265 12
Conclusiones
1- El artículo más vendido en unidades fue HDD (con 413 unidades) , seguido de Tablet (374) y SDD (372).
2- El artículo que más ventas proporcionó es Full PC con un monto total de $538,335.93, seguido con menos de la mitad de ese monto las Notebook por una suma total de 251,000.00. En tercer lugar se ubicó el Smartphone por un monto total de &152,250.
3- Este mes el bono al mejor vendedor debe ser otorgado a Janel O'Curran, quien vendió la mayor cantidad de unidades (703 unidades) por un monto total de $192,832.47.
4- En la segunda semana del mes se produjo una importante caída del monto vendido (18% menos), pero no así de la cantidad de unidades (-0,2%). En la tercer semana ya se evidencia una caída más significativa de las unidades vendidas (-13,5%) y también cae el monto (-20,8%), para terminar el mes con una profunda caída tanto de las unidades como del monto vendido (del -50% y -32% respectivamente) con respecto a la semana anterior. Con base en estos datos, se recomienda comenzar una campaña de promoción en la segunda semana.
5- El país que genera mayores ingresos en Brasil, seguido de Argentina y Colombia.