# 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 openpyxl # para que levante bien el excel import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # Configuracion de graficos sns.set(style="darkgrid")

# 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"]) # Vendedores df_sellers = pd.read_excel("/work/data/sellers.xlsx", index_col= 0) # Ordenes df_orders = pd.read_csv("/work/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) #unit_price es un objet, hay que cambiarlo a float

# 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 # 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)

# Encuentro un inconveniente en la columna de precios de los artículos. # Necesito cambiar el formato cadena a float. 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() # Cambio el índice del df de artículos df_artic = df_articles.set_index('article_id',inplace = False) # 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 id_articulo = my_df.loc[i]['article_id'] nombreArticulo = df_artic.loc[id_articulo]['article_name'] # se lo asigno a la columna correspondiente my_df.loc[i,'article_name'] = nombreArticulo # Obtenemos total_amount precioArticulo = df_artic.loc[id_articulo]['unit_price'] my_df.loc[i, "total_amount"] = my_df.loc[i, "quantity"] * precioArticulo # Obtenemos seller_name id_vendedor = my_df.loc[i]['seller_id'] nombreVendedor = df_sellers.loc[id_vendedor]['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) my_df.head

# RESOLUCIÓN # 1) df_art_semana = my_df.groupby(['article_name', 'week']).sum() #print(df_art_semana) # 2) Obtener la lista de articulos articulos = my_df.groupby('article_name').sum().index.values #print(paises) # 3) Creo el DF final df_final = pd.DataFrame(columns=['Semana', 'Cantidad'], index=articulos) #print(df_final) # 4) Procesar el DF df_art_semana y obtener las ventas maximas (en unidades) x semana # y guardarlas en df_final for a in articulos: df = df_art_semana.loc[a] c = df.max()['quantity'] s = df[(df['quantity'] == c)].index[0] df_final.loc[a] = {'Semana': s, 'Cantidad': c} df_final['Semana'] = df_final['Semana'].astype(int) df_final['Cantidad'] = df_final['Cantidad'].astype(int) print(df_final) g = sns.barplot(data = df_final, x = df_final.index, y = 'Cantidad', hue = 'Semana') g.set_xticklabels(labels=df_final.index, rotation=90) plt.xlabel("Articulos") plt.title("Pico de ventas por articulo durante el mes") plt.show()