Hola Estudiante, espero que estés bien

Parece que estás trabajando con datos de ventas y necesitas transformar y analizar fechas para identificar al cliente con la mayor compra durante un evento. Aquí tienes un resumen de los pasos que se muestran en las imágenes:

1. Transformación de Fechas:

   • Convierte la columna Fecha de venta al tipo datetime para facilitar el análisis temporal:

     datos_desafio_1['Fecha de venta'] = pd.to_datetime(datos_desafio_1['Fecha de venta'])
     

2. Filtrado de Fechas Recientes:

   • Selecciona las últimas 5 fechas distintas para enfocarte en el período relevante del evento:

     ultimos_5_dias = datos_desafio_1['Fecha de venta'].drop_duplicates().sort_values(ascending=False).head(5)
     

3. Filtrado de Datos:

   • Filtra las filas que corresponden a estas fechas recientes:

     filtro = datos_desafio_1['Fecha de venta'].isin(ultimos_5_dias)
     datos_filtrados = datos_desafio_1[filtro]
     

4. Identificación de la Mayor Compra:

   • Encuentra el valor máximo de compra en esos días:

     mayor_compra = datos_filtrados['Valor de compra'].max()
     

   • Recupera la fila donde ocurrió esa compra:

     fila_maxima = datos_filtrados.loc[datos_filtrados['Valor de compra'].idxmax()]
     

5. Mensaje de Resultado:

   • Muestra un mensaje con los detalles de la compra más alta:

     print(f"Compra hecha por: {fila_maxima.iloc[1].title().strip()} el día: {fila_maxima.iloc[0].strftime('%d-%m-%Y')} con un monto de ${fila_maxima.iloc[2]}")
     

6. Cálculo de Compras Totales por Cliente:

   • Calcula el total de compras por cada cliente para obtener una visión general de sus gastos:

     total_compras = datos_desafio_1.groupby(['Cliente'])['Valor de compra'].sum()
     

Estos pasos te ayudarán a realizar el análisis necesario para identificar al cliente que realizó la mayor compra durante el evento. Espero que esto aclare tus dudas y te ayude a avanzar en tu proyecto.

Espero haber ayudado y buenos estudios!