¡Hola, Andrés, espero que estés bien!
Para abordar el desafío de crear visualizaciones sobre el perfil de los clientes, veo que ya tienes un buen comienzo con el código que has compartido. A continuación, te doy algunos consejos y pasos para completar ambos desafíos:
Ya tienes un código que calcula y visualiza la proporción de clientes pre-registrados. Asegúrate de que:
zoop_pay esté correctamente normalizada para evitar inconsistencias en los valores.valores_preregistrado.Para este desafío, puedes seguir estos pasos:
Preparación de Datos: Asegúrate de tener una columna que indique la región y otra con las edades de los clientes.
Agrupación de Datos: Usa pandas para agrupar los datos por región y calcular la distribución de edades. Puedes usar groupby y describe para obtener estadísticas descriptivas.
Visualización: Un histograma o un box plot puede ser útil para visualizar la distribución de edades por región. Aquí tienes un ejemplo de cómo podrías hacerlo con matplotlib:
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# Suponiendo que 'data' es tu DataFrame y tiene las columnas 'edad' y 'region'
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.boxplot(x='region', y='edad', data=data)
plt.title("Distribución de edades por región")
plt.xlabel("Región")
plt.ylabel("Edad")
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()
Espero que estos consejos te sean útiles para completar tus visualizaciones. ¡Bons estudios!