¡Hola Estudiante, espero que estés bien!
Para resolver el desafío de visualizar los datos de ventas de las tiendas, puedes seguir estos pasos utilizando Python con las bibliotecas Pandas y Matplotlib. Aquí tienes un ejemplo de cómo podrías hacerlo:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Datos de ventas
tiendas = ['A', 'B', 'C', 'D']
ventas_2022 = {
'Ene': [100, 80, 150, 50],
'Feb': [120, 90, 170, 60],
'Mar': [150, 100, 200, 80],
'Abr': [180, 110, 230, 90],
'May': [220, 190, 350, 200],
'Jun': [230, 150, 280, 120],
'Jul': [250, 170, 300, 140],
'Ago': [260, 180, 310, 150],
'Sep': [240, 160, 290, 130],
'Oct': [220, 140, 270, 110],
'Nov': [400, 220, 350, 190],
'Dec': [300, 350, 400, 250]
}
# Crear DataFrame
df_ventas = pd.DataFrame(ventas_2022, index=tiendas)
# Crear figura y subgráficos
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8))
fig.suptitle('Número de ventas mensual de las tiendas A, B, C, D en 2022')
# Lista de títulos para los subgráficos
titulos = ['Ventas mensuales Tienda A', 'Ventas mensuales Tienda B',
'Ventas mensuales Tienda C', 'Ventas mensuales Tienda D']
# Iterar sobre las tiendas y crear gráficos
for i, ax in enumerate(axs.flat):
tienda = tiendas[i]
ax.plot(df_ventas.columns, df_ventas.loc[tienda], marker='o')
ax.set_title(titulos[i])
ax.set_xlabel('Mes')
ax.set_ylabel('Número de ventas')
ax.grid(True)
# Ajustar espaciado
plt.tight_layout(rect=[0, 0.03, 1, 0.95])
plt.show()
Este código crea un DataFrame con los datos de ventas y genera una figura con cuatro subgráficos, cada uno representando las ventas mensuales de una tienda diferente. Asegúrate de tener las bibliotecas Pandas y Matplotlib instaladas en tu entorno de trabajo.
Espero que esto te ayude a completar tu desafío. ¡Bons estudios!