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Desafío: Zoop Pay

Se realizó la lectura de las tres bases, la unión paso a paso entre ventas, clientes y Zoop Pay, el orden correcto de columnas, la conversión de la fecha a formato datetime y se obtuvo una tabla consolidada final lista para visualización.

  1. Lectura de las tres bases.

  2. Unión paso a paso.

  3. Orden correcto de columnas.

  4. Conversión de fecha.

  5. Tabla consolidada final lista para usar en los ejercicios de visualización.

[https://colab.research.google.com/drive/1jNxILx4mnyhMawhOYkBfDsUZrF8P7P99?usp=drive_link](Desafío: Zoop Pay)

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¡Hola Estudiante, espero que estés bien!

Parece que estás trabajando en el desafío de Zoop Pay y ya has avanzado bastante al consolidar las bases de datos de ventas, clientes y Zoop Pay. Según el contexto de la actividad, el siguiente paso es agregar más columnas de otra base de datos a tu tabla consolidada y asegurarte de que esté lista para la visualización.

Aquí tienes un ejemplo de cómo podrías proceder para leer y concatenar las bases de datos usando Python y Pandas:

  1. Lectura de las bases de datos:

    import pandas as pd
    
    # Leer las bases de datos desde las URLs
    df_clientes = pd.read_csv("https://gist.githubusercontent.com/ahcamachod/d08898e1cc84c7271856e78d9558ca3d/raw/2f7e1fa53711efe6433a5c5ec79948f600591cb9/clientes_zoop.csv")
    df_ventas = pd.read_csv("https://gist.githubusercontent.com/ahcamachod/966d7162a3c3a2769b8770b35abf1bcc/raw/d79941b3fa46a450f3611589abd8663399c1277b/ventas_zoop.csv")
    df_zoop_pay = pd.read_csv("https://gist.githubusercontent.com/ahcamachod/ce728231a836a973c0df94a9f03ed871/raw/8db6da43d7cd94fcab937208067d0fceb521b78c/zoop_pay.csv")
    
  2. Concatenación de las bases de datos:

    Primero, une las bases de datos de clientes y ventas:

    # Suponiendo que 'codigo_compra' es la clave común
    df = pd.merge(df_clientes, df_ventas, on='codigo_compra')
    

    Luego, une la tabla resultante con la base de datos de Zoop Pay:

    # Suponiendo que 'codigo_cliente' es la clave común
    df_consolidada = pd.merge(df, df_zoop_pay, on='codigo_cliente', how='outer')
    
  3. Conversión de la columna de fecha:

    Asegúrate de que las fechas estén en el formato adecuado:

    df_consolidada['fecha'] = pd.to_datetime(df_consolidada['fecha'], format='%Y-%m-%d')
    
  4. Reordenar las columnas si es necesario:

    columnas_ordenadas = ['codigo_cliente', 'nombre_cliente', 'fecha', 'monto_venta', 'otros_datos']
    df_consolidada = df_consolidada[columnas_ordenadas]
    

Este proceso te permitirá tener una tabla consolidada lista para la visualización. Recuerda siempre verificar si las claves de unión son correctas y si el formato de las fechas es el que necesitas. Espero que esto te sea útil para avanzar en tu proyecto. ¡Espero haber ayudado y buenos estudios!