Construir una visualización que agrupe datos por valor total de ventas y beneficio obtenido en los pedidos;
Aplicar la función built-in highlight_min y highlight_max para destacar los valores menores y mayores, respectivamente;
Utilizar la función background_gradient para construir una visualización con gradiente en una tabla;
Estructurar propiedades CSS para estilizar el encabezado en una tabla en Pandas;
Usar otras funciones built-in para estilizar la tabla
Hola Ruth, espero que estés bien
Parece que estás repasando los puntos clave que aprendiste en la lección sobre cómo estilizar tablas con Python. Aquí tienes un resumen práctico de cómo podrías aplicar cada uno de esos puntos:
Agrupar datos por valor total de ventas y beneficio obtenido: Puedes usar la función groupby de Pandas para agrupar tus datos. Por ejemplo:
df_grouped = df.groupby(['categoria'])[['ventas', 'beneficio']].sum()
Aplicar highlight_min y highlight_max: Estas funciones son muy útiles para resaltar valores en un DataFrame. Puedes aplicarlas así:
df_grouped.style.highlight_min(color='red', axis=0).highlight_max(color='green', axis=0)
Utilizar background_gradient: Esto te permite añadir un gradiente de color a tus tablas, lo cual es excelente para visualizar tendencias:
df_grouped.style.background_gradient(cmap='viridis')
Estructurar propiedades CSS para estilizar el encabezado: Puedes personalizar el estilo de tus tablas usando CSS. Por ejemplo:
df_grouped.style.set_table_styles({
'header': {'selector': 'th', 'props': [('background-color', 'lightblue')]}
})
Usar otras funciones built-in: Pandas ofrece muchas otras funciones para estilizar tablas, como format para formatear números, set_precision para establecer la precisión decimal, etc.
Espero que estos ejemplos te sean útiles para aplicar lo que has aprendido. ¡Espero haber ayudado y buenos estudios!