Desafío: refinando las visualizaciones

Desafío 1:

Construye y ejecuta un prompt en ChatGPT para refinar el visual que presenta el facturamiento de las ventas por región. Las instrucciones para el refinamiento son las siguientes:

• Fondo de la figura y del área del gráfico en el color GRIS_1
• Color de las columnas en AQUA_1 (si deseas destacar solo una, puedes recurrir a AQUA_3, por ejemplo)
• Tamaño de la figura de (16,9)
• Cambia el título de la figura a un tamaño de 18 y color GRIS_5, ajusta las etiquetas y rótulos del eje x e y, cuando existan, a un tamaño 12 y color AZUL_1
• Elimina el máximo de bordes posible y ajusta los datos para que se presenten en las barras en orden de millones, con color AZUL_1 y tamaño 12

Prompt Reto 1

Tengo un DataFrame llamado df y ya agrupé las ventas por región en un DataFrame llamado facturacion_por_region.

Ahora quiero refinar el gráfico de barras para que cumpla con lo siguiente:

El fondo del gráfico y del área debe ser GRIS_1.

El color de las columnas debe ser AQUA_1.

El tamaño de la figura debe ser (16, 9).

El título debe tener tamaño 18, color GRIS_5.

Las etiquetas del eje x deben ser tamaño 12, color AZUL_1.

No quiero mostrar el eje y ni bordes.

Encima de cada barra quiero mostrar la facturación (en millones de pesos) con el mismo color AZUL_1, tamaño 12.

¿Puedes ayudarme con este gráfico?

Codigo

import matplotlib.pyplot as plt

# Figura y fondo del área
fig, ax = plt.subplots(figsize=(16, 9), facecolor=GRIS_1)
ax.set_facecolor(GRIS_1)

# Barras con color AQUA_1
bars = ax.bar(
    facturacion_por_region['region'],
    facturacion_por_region['facturacion'] / 1e6,
    color=AQUA_1
)

# Título y estilos
ax.set_title('Facturación por Región en 2023', fontsize=18, color=GRIS_5)
ax.set_xticklabels(facturacion_por_region['region'], fontsize=12, color=AZUL_1)
ax.set_yticks([])  # Eliminar etiquetas del eje Y
ax.spines[['top', 'right', 'left', 'bottom']].set_visible(False)  # Eliminar bordes

# Etiquetas encima de cada barra
for bar in bars:
    height = bar.get_height()
    ax.text(
        bar.get_x() + bar.get_width() / 2,
        height + 0.2,
        f'MXN$ {height:.1f}M',
        ha='center',
        fontsize=12,
        color=AZUL_1
    )

plt.tight_layout()
plt.show()

Desafío 2:

Construye y ejecuta un prompt en ChatGPT para refinar el visual que presenta la proporción de personas pre-registradas en Zoop Pay. Las instrucciones para el refinamiento son las siguientes:

Fondo de la figura y del área del gráfico en el color GRIS_1. Color de las porciones: AZUL_1 para "Sí" y GRIS_3 para "No". Tamaño de la figura de (6,6). Cambia el título de la figura a un tamaño de 18 y color GRIS_5. Añade etiquetas en las porciones con tamaño 12 y los porcentajes también con tamaño 12 y en negrita. Los porcentajes deben estar en color BLANCO y las etiquetas de las porciones en el mismo color que las porciones. Ajusta la rosca para que su ancho sea de 0.4 y los porcentajes de las porciones estén en la posición 0.8 en relación al centro. Evita explosiones de porciones y efectos que dificulten el análisis del gráfico.

Prompt Reto 2 Tengo un DataFrame df con una columna zoop_pay que indica si el cliente está pre-registrado (“Sí” o “No”).

Ya hice el conteo con .value_counts() y ahora quiero generar un gráfico de dona refinado con las siguientes condiciones:

Fondo de la figura y del área del gráfico: GRIS_1.

“Sí” debe ir en color AZUL_1 y “No” en GRIS_3.

Tamaño de figura (6, 6).

Título tamaño 18, color GRIS_5.

Etiquetas en cada porción con tamaño 12, mismo color que la porción.

Porcentaje en negrita, tamaño 12, color BLANCO.

Ancho de la dona: 0.4.

Porcentaje dentro de la dona a 0.8 del centro.

Sin explosiones ni efectos raros. ¿Puedes ayudarme con eso?

Codigo

import matplotlib.pyplot as plt

# Conteo de pre-registro
conteo = df['zoop_pay'].value_counts().rename(index={'Sí': 'Sí', 'No': 'No'})
labels = conteo.index
colors = [AZUL_1 if label == 'Sí' else GRIS_3 for label in labels]

# Gráfico de dona refinado
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), facecolor=GRIS_1)
ax.set_facecolor(GRIS_1)

wedges, texts, autotexts = ax.pie(
    conteo,
    labels=labels,
    startangle=90,
    colors=colors,
    autopct='%1.1f%%',
    pctdistance=0.8,
    textprops={'fontsize': 12, 'weight': 'bold', 'color': BLANCO},
    wedgeprops=dict(width=0.4)
)

# Ajustar color de las etiquetas según su porción
for i, text in enumerate(texts):
    text.set_color(colors[i])
    text.set_fontsize(12)

# Título
ax.set_title('Pre-registro en Zoop Pay', fontsize=18, color=GRIS_5)

plt.tight_layout()
plt.show()