**En el proyecto de Ventas Online identifiqué que la clienta con mayor compra fue Isabely Joanes 738 con un total de 2329.3, y en el proyecto de Administración de Condominios pude calcular los días de retraso en los pagos de alquiler, viendo claramente qué apartamentos tuvieron demoras y cuántos días. **
¡Hola Estudiante, espero que estés bien!
Parece que has hecho un gran trabajo al aplicar las técnicas de Pandas para resolver los desafíos propuestos. Aquí tienes un pequeño resumen y algunos consejos adicionales:
Has identificado correctamente al cliente con la mayor compra utilizando groupby y idxmax. Asegúrate de que los datos estén bien normalizados y de que el tipo de datos de las columnas sea el adecuado, especialmente al manejar valores monetarios.
Has calculado los días de retraso correctamente utilizando pd.to_datetime y restando las fechas. Esto es crucial para entender el comportamiento de pago de los inquilinos.
Verificación de Datos: Siempre es bueno verificar si hay valores nulos o inconsistentes en tus datos antes de realizar análisis más profundos. Puedes usar df.isnull().sum() para esto.
Visualización: Considera crear gráficos para visualizar mejor los resultados, como gráficos de barras para los montos de compra o histogramas para los días de retraso.
Documentación: Añade comentarios a tu código para aclarar cada paso. Esto te ayudará a ti y a otros a entender mejor el flujo de trabajo.
Espero que estos consejos te sean útiles y te ayuden a mejorar aún más tus habilidades con Pandas. ¡Bons estudos!