Prompt 1
"Tengo las siguientes 3 bases de datos en sus respectivos DataFrame
df_clientes = ID_compra, ID_cliente, ciudad, estado, región, edad, sexo_biologico, cashback, nota
df_ventas = ID_compra, fecha, horario, categoría, precio_unitario, cantidad, envio, metodo_pago
df_zoop_pay = ID_cliente, zoop_pay
Necesito que me creas una única sola tabla concatenada con los datos de los dataframe de df_clientes y df_ventas, esta nueva tabla debe llamarse df_unida. Recuerda que el formato de fecha es %Y-%m-%d"
Respuesta de Chat-GPT
# Aseguramos que las fechas estén en formato datetime (por si no lo están)
df_ventas['fecha'] = pd.to_datetime(df_ventas['fecha'], format='%Y-%m-%d')
# Unimos los DataFrames usando la columna en común "ID_compra"
df_unida = pd.merge(df_clientes, df_ventas, on='ID_compra', how='inner')
Visualización:
df_unida.head()
Prompt 2
"Ahora necesito que esa tabla generada, la concatenes con la base de clientes pre-registrados en Zoop Pay con cuyo dataframe es el siguiente df_zoop_pay con sus respectivas columnas ID_cliente, zoop_pay, esta nueva tabla será llamada df_consolidada"
Respuesta de Chat-GPT
# Unimos la tabla df_unida con df_zoop_pay a través de la columna ID_cliente
df_consolidada = pd.merge(df_unida, df_zoop_pay, on='ID_cliente', how='left')
Visualización:
df_consolidada.head()
