# Levanto los datos en 3 diferentes dataframes
conn = sql3.connect('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_sellers = pd.read_excel('data/sellers.xlsx', index_col = 0)
df_orders = pd.read_csv('data/orders.csv')
# Exploración del df de artículos
print('Muestra de datos')
print(df_articles.head())
print('\nFormato del dataframe')
print(df_articles.shape)
print('\nBúsqueda de valores nulos por columna')
print(df_articles.isnull().sum())
print('\nFormato de los datos por columna')
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('\nBúsqueda de valores nulos por columna')
print(df_sellers.isnull().sum())
print('\nFormato de los datos por columna')
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('\nBúsqueda de valores nulos por columna')
print(df_orders.isnull().sum())
print('\nFormato de los datos por columna')
print(df_orders.dtypes)
df_articles['unit_price'] = df_articles['unit_price'].astype(float)
print(df_articles.dtypes)
df_articles
# Creo una copia del df_orders
my_df = df_orders.copy()
# Cambio el índice del df de artículos
df_articles.set_index('article_id',inplace = True)
# Agrego algunas columnas y pongo el campo que me va a servir de "ancla" para acordarme
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'])
# reemplazo los valores en el nuevo df
# 1. busco el nombre del artículo y lo asigno a una variable
# como df_articles está indexado por article_id, lo uso para ubicarme en
# el registro que busco
# SINTAXIS: df_articles.loc[indice][columna]
# [indice] va a ser el dato que obtengo de my_df.loc[i]['article_id']
# -> o sea, tomo registro a registro el article_id y lo uso para extraer
# el nombre del artículo
for i in range(len(my_df.index)): # len(my_df.index) devuelve la cantidad de registros
idArticulo = my_df.loc[i]['article_id']
nombreArticulo = df_articles.loc[idArticulo]['article_name']
# se lo asigno a la columna correspondiente
my_df.loc[i,'article_name'] = nombreArticulo
# hago lo mismo en un solo paso para la columna de total_amount
precioArticulo = df_articles.loc[idArticulo]['unit_price']
cantArticulo = my_df.loc[i]['quantity']
my_df.loc[i,'total_amount'] = precioArticulo * cantArticulo
# columna de seller_name
idVendedor = my_df.loc[i]['seller_id']
nombreVendedor = df_sellers.loc[idVendedor]['seller_name']
my_df.loc[i,'seller_name'] = nombreVendedor
# elimino las columnas que no necesito
my_df.drop(['order_id', 'article_id', 'seller_id'], axis = 'columns', inplace=True)
# RESOLUCIÓN ANALÍTICA
my_df2=my_df.groupby('article_name').sum()
por_cant = my_df2.sort_values('quantity', ascending=False)
print(por_cant['quantity'].head(1))
# RESOLUCIÓN GRÁFICA
sns.barplot(y=por_cant["quantity"], x=por_cant.index)
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()
# RESOLUCIÓN ANALÍTICA
df2 = (my_df.groupby(by='article_name').sum()).sort_values('total_amount',ascending=False).head(5)
print(df2['total_amount'])
df2 = (my_df.groupby(by='article_name').sum()).sort_values('total_amount',ascending=False).head(10)
plt.barh(df2.index,df2['total_amount'] , height=0.8)
plt.title(' 10 Productos de mayores ingresos')
plt.xlabel('Precio en U$D')
plt.ylabel('Productos')
plt.show()
# RESOLUCIÓN ANALÍTICA
df4 = (my_df.groupby(by='seller_name').sum()).sort_values('total_amount',ascending=False)
print(df4[['quantity']+['total_amount']])
print("\nEl vendedor/a al que se le otorga el bono es:\n", + df4[['quantity']+['total_amount']].head(1))
# RESOLUCIÓN GRÁFICA
plt.bar(df4.index,df4['total_amount'],width=0.4)
plt.xticks(rotation=60, ha="right")
plt.show()
# RESOLUCIÓN ANALÍTICA
df5 = (my_df.groupby(by='week').sum()).sort_values('total_amount',ascending=False)
print(df5['total_amount'])
# RESOLUCIÓN GRÁFICA
plt.bar(df5.index,df5['total_amount'])
plt.show()
# RESOLUCIÓN
df6 = (my_df.groupby(by='country_name').sum()).sort_values('total_amount',ascending=False).head(5)
print(df6['total_amount'])
#Grafica
sns.barplot(x=df6.index,y=df6['total_amount'])
plt.title('Cinco mayores ventas por paises')
plt.xlabel('Paises')
plt.ylabel('Monto en U$D')
plt.show()
# RESOLUCIÓN
articles_Ar_Br = my_df['country_name'].isin(['Argentina', 'Brazil'])
quantity_articles = my_df[articles_Ar_Br].sort_values('article_name',ascending=True).groupby(by=['article_name','country_name']).sum()
quantity_articles.reset_index(level=1,inplace=True)
#agrando el tamaño del plot para visualizar mejor
plt.subplots(figsize=(15, 6))
sns.barplot(x=quantity_articles.index, y=quantity_articles['quantity'],hue=quantity_articles['country_name'])
plt.xticks(rotation=90)
plt.title('Cantidad de productos vendidos entre Argentina y Brasil')
plt.xlabel('Articulos')
plt.ylabel('Cantidades')
plt.show()
# RESOLUCIÓN
paises = my_df['article_name'].isin(['CPU'])
CPU_country= my_df[paises].groupby('country_name').sum()
sns.barplot(x=CPU_country['quantity'],y=CPU_country.index)
plt.xlabel('Cantidades')
plt.ylabel('Paises')
plt.title('Ventas de CPU por paises en latinoamerica')
plt.show()