TP INTEGRADOR MÓDULO 2.
ALUMNA: SAÑUDO STEFANÍA
# imports
import numpy as np
import pandas as pd
import sqlite3 as sql3
import openpyxl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 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()) # head() 5 Filas por defecto
print('\nFormato del dataframe')
print(df_articles.shape)
print('\nBúsqueda de valores null 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()) # head() 5 Filas por defecto
print('\nFormato del dataframe')
print(df_sellers.shape)
print('\nBúsqueda de valores null 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()) # head() 5 Filas por defecto
print('\nFormato del dataframe')
print(df_orders.shape)
print('\nBúsqueda de valores null 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)
# https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/indexing.html
# https://towardsdatascience.com/how-to-use-loc-and-iloc-for-selecting-data-in-pandas-bd09cb4c3d79
# https://stackoverflow.com/questions/28754603/indexing-pandas-data-frames-integer-rows-named-columns
my_df = df_orders.copy() # shallow copy
# Cambio el indice del df de artículos
df_articles.set_index('article_id', inplace=True)
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'])
# print(df_articles)
# print()
# my_df
for i in range(max(my_df.count())):
# print(i)
# 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 (article_name) de df_articles (tabla)
# print(df_articles.loc[my_df.loc[i ,'article_id']]['article_name'])
article = df_articles.loc[my_df.loc[i ,'article_id']]['article_name']
# print(article)
# Asignar a cada valor id de la columna 'article_name' de my_df, el nombre del artículo
my_df.loc[i, 'article_name'] = article
#my_df
# hacemos lo mismo con total_amount
my_df.loc[i, 'total_amount'] = my_df.loc[i, 'quantity']*df_articles.loc[my_df.loc[i ,'article_id']]['unit_price']
#my_df
# Columna de seller name
my_df.loc[i, 'seller_name'] = df_sellers.loc[my_df.loc[i ,'seller_id']]['seller_name']
# elimino las columnas que no necesito de my_df
my_df.drop(['order_id', 'article_id', 'seller_id'], axis='columns', inplace=True)
print(my_df)
my_df.iloc[0:5, [1,2]]
# RESOLUCIÓN ANALÍTICA
df7 = my_df.groupby(by='article_name').sum().sort_values('quantity', ascending=False).head()
pd.options.display.float_format= '$ {:,.2f}'.format
print(df7[['quantity', 'total_amount']])
#El artículo más vendido con 413 unidades es HDD
# RESOLUCIÓN GRÁFICA
sns.barplot(data=df7, x=df7.index, y='quantity')
plt.xticks(rotation=90) # 'vertical'
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'])
# RESOLUCIÓN GRÁFICA
plt.pie(x=df2['total_amount'], labels=df2.index, autopct='%1.2f%%')
plt.show()
# RESOLUCIÓN ANALÍTICA
df4 = my_df.groupby(by='seller_name').sum().sort_values('total_amount', ascending=False)
pd.options.display.float_format= '$ {:,.2f}'.format
print(df4[['quantity'] + ['total_amount']].head(5))
# RESOLUCIÓN GRÁFICA
plt.bar(df4.index, df4['total_amount'], color='darkcyan')
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()
# RESOLUCIÓN ANALÍTICA
df5 = my_df.groupby(by='week').sum().sort_values('total_amount', ascending=False)
pd.options.display.float_format= '$ {:,.2f}'.format
print(df5[['quantity'] + ['total_amount']])
# RESOLUCIÓN GRÁFICA
plt.bar(df5.index, df5['total_amount'], color='c')
plt.show()
#RESOLUCIÓN ANALÍTICA
#Nuevo df a partir del artículo en cuestión
df5 = my_df[my_df['article_name'] == "Wi-Fi Card"]
lista = [] #Lista vacía para guardar los nombres de los vendedores
#Recorrer set(valores únicos) de los vendedores
#si no vendieron la tarjeta, añadir a la lista
for vendedor in set(my_df['seller_name']):
if vendedor not in set(df5['seller_name']):
lista.append(vendedor)
#Devolver nombres que no vendieron
for x in lista:
print(x)
print("Necesitan reforzar sus estrategias de venta con la Wi-Fi Card")
#RESOLUCIÓN ANALÍTICA
#Creo nuevo df a partir de la copia del df_orders
#Agrupamiento por nombre del país
df6 = my_df.groupby('country_name').sum()
#Nuevo df ordenado por total de ventas de mayor a menor
mas_compras = df6.sort_values('total_amount', ascending=False).head()
mas_compras['total_amount']
#RESOLUCIÓN GRÁFICA
sequential_colors = sns.color_palette('Blues_r', len(df5.index))
sns.barplot(x = df6.index, y = df6['total_amount'], data = df6,
order = df6.sort_values('total_amount', ascending=False).index, palette=sequential_colors) #Orden descendente del gráfico
plt.xticks(rotation = 90) #Orientación de las etiquetas en el eje x
plt.title("Ventas por país")
plt.xlabel("País")
plt.ylabel("Total de Ventas")
plt.show()
#RESOLUCIÓN ANALÍTICA
df_art = my_df[my_df['week'] == 4].groupby(by='article_name').sum().sort_values('quantity', ascending=False).head(5)
# Mostramos la cantidad de articulos vendidos
print(df_art['quantity'])
#RESOLUCIÓN GRÁFICA
plt.pie(x=df_art['quantity'], labels=df_art.index, autopct='%1.2f%%')
plt.show()
df6 = my_df[my_df['country_name'] == 'Brazil']
#A partir del anterior, ordenar vendedores por total de ventas
vendedores_pais = df6.groupby('seller_name').sum().sort_values('total_amount', ascending=False)
vendedores_pais.head()
plt.bar(vendedores_pais.index,vendedores_pais['total_amount'],
color = ['green' if x in vendedores_pais.index[0:5] else 'blue' for x in vendedores_pais.index]) #Color verde para los mejores 5
plt.xticks(rotation = 90)
plt.title("Desempeño vendedores del país que más compra")
plt.xlabel("Vendedores")
plt.ylabel("Total de Ventas")
plt.show()
df_brazil = my_df[my_df['country_name'] == 'Brazil']
print(df_brazil[['seller_name','total_amount', 'quantity']].groupby('seller_name').sum().sort_values('total_amount', ascending=False))
print()
df_brazil_bars = df_brazil[['seller_name','total_amount']].groupby('seller_name').sum('total_amount').sort_values('total_amount', ascending=False)
print(df_brazil_bars)
print()
df_brazil_line = df_brazil[['seller_name','quantity']].groupby('seller_name').sum('quantity').sort_values('quantity', ascending=False).reset_index()
print(df_brazil_line)
fig, ax1 = plt.subplots()
# ax1: axes1
# sns.barplot(data = df_brazil_bars, x='seller_name', y='total_amount', ax=ax1, color='C3')
sns.barplot(data=df_brazil_bars, x = df_brazil_bars.index, y='total_amount', ax=ax1, color='C3')
# ax: axes
plt.xticks(rotation=90)
ax2 = ax1.twinx()
# ax2: axes2 = ax1.twinx()
sns.lineplot(data = df_brazil_line, x='seller_name', y='quantity', ax=ax2, color='C11')
plt.xticks(rotation=90)
plt.title('Top sellers in Brazil')
ax1.set_xlabel("Seller Name")
ax1.set_ylabel("Income ($)")
ax2.set_ylabel("Quantity (line)")
plt.show()
CONCLUSIONES
El país que más compras ha realizado fue Brasil, con una cantidad de 2515 unidades y con un valor de $ 441,271.85.
El artículo que más se vendió fue la Notebook.
PROPUESTAS
Enfocar las ventas a Brasil
Como en la semana 4 las ventas disminuyen y el mejor vendedor del mes es Janel O'Curran, se podría darle un incentivo para que refuerce las ventas en esa semana.
También sería conveniente que Janel O'Curran y Daisie Slograve trabajen en conjunto en las ventas de Brasil; ya que Daisie Slograve fue la que más dinero recaudó en ese país.