¡Hola Estudiante, espero que estés bien!
Parece que estás trabajando en un desafío interesante relacionado con la integración de diferentes conjuntos de datos para Zoop Pay. La clave aquí es combinar los datos de clientes, ventas y clientes pre-registrados en Zoop Pay en una única tabla consolidada.
Aquí tienes un enfoque que podrías seguir:
Leer los datos: Comienza por leer los archivos CSV desde las URLs proporcionadas. Puedes usar pandas en Python para esto. Por ejemplo:
import pandas as pd
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")
Concatenar los datos: Primero, concatena df_clientes y df_ventas en una tabla llamada df. Asegúrate de que las columnas que estás usando para concatenar estén alineadas correctamente.
df = pd.concat([df_clientes, df_ventas], axis=1)
Agregar Zoop Pay: Luego, concatena la tabla df con df_zoop_pay.
df_consolidado = pd.concat([df, df_zoop_pay], axis=1)
Formato de fecha: No olvides tratar la columna de fecha para asegurarte de que esté en el formato correcto. Puedes usar pd.to_datetime() para esto.
df_consolidado['fecha'] = pd.to_datetime(df_consolidado['fecha'], format='%Y-%m-%d')
Recuerda que este es solo un ejemplo y puede que necesites ajustar los nombres de las columnas o el formato de acuerdo a los datos específicos que tienes. Espero que esto te ayude a avanzar en tu proyecto. ¡Bons estudios!