¡Hola Estudiante, espero que estés bien!
Parece que estás trabajando en un desafío interesante sobre la visualización de datos con Python. Para abordar este ejercicio, te sugiero seguir estos pasos básicos utilizando Pandas y posiblemente Matplotlib o Seaborn para la visualización:
Carga de datos: Asegúrate de cargar el archivo tienda_libros.csv correctamente utilizando Pandas. Puedes hacerlo con:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('tienda_libros.csv')
Exploración de datos: Revisa el contenido del DataFrame para entender qué columnas están disponibles y cómo están estructurados los datos. Puedes usar:
print(df.head())
print(df.info())
Agrupación de datos: Necesitarás agrupar los datos por tipo de cliente y luego por país para calcular los costos de envío. Esto se puede hacer utilizando groupby:
costos_por_cliente = df.groupby('tipo_cliente')['costo_envio'].sum()
costos_por_pais = df.groupby('pais')['costo_envio'].sum()
Visualización: Una vez que tengas los datos agrupados, puedes crear gráficos para visualizar estos costos. Por ejemplo, puedes usar un gráfico de barras para mostrar los costos por tipo de cliente:
import matplotlib.pyplot as plt
costos_por_cliente.plot(kind='bar')
plt.title('Costos de Envío por Tipo de Cliente')
plt.xlabel('Tipo de Cliente')
plt.ylabel('Costo Total de Envío')
plt.show()
Estilización de tablas: Si deseas estilizar la tabla de datos, puedes utilizar las capacidades de estilización de Pandas. Por ejemplo:
styled_df = df.style.highlight_max(axis=0)
Asegúrate de consultar la documentación de Pandas para más opciones de estilización y manipulación de datos. Espero que estos pasos te ayuden a avanzar en tu desafío. ¡Buena suerte con tu práctica!
Espero haber ayudado y buenos estudios!