Prompt 1
Necesito que generes código en Python usando pandas y matplotlib (sin seaborn).
Contexto:
Tengo un dataframe llamado df_consolidado que incluye información de clientes y compras.
Además, el dataset original de clientes incluye una columna llamada "cashback", que indica si el cliente está pre-registrado en Zoop Pay ("Sí" o "No").
Si la columna "cashback" no está en df_consolidado, debes recalcular el merge con el dataset de clientes para incorporarla usando la llave ID_compra.
Tareas:
Asegurarte de que la columna "cashback" esté disponible en df_consolidado.
Calcular el porcentaje de clientes únicos (ID_cliente) que:
- Están pre-registrados ("Sí")
- No están pre-registrados ("No")
Crear un gráfico circular (pie chart) que muestre:
- Proporción de clientes pre-registrados vs no pre-registrados
- Título: "Proporción de clientes pre-registrados en Zoop Pay"
- Mostrar porcentaje en el gráfico
- No definir colores manualmente
- Un solo gráfico
Mostrar el gráfico.
Entrega solo código organizado y comentado brevemente.
Prompt 2
Necesito que generes código en Python usando pandas y matplotlib (sin seaborn).
Contexto:
Tengo un dataframe llamado df_consolidado que contiene:
- edad
- region
- ID_cliente
Objetivo:
Zoop quiere visualizar la distribución de edades de sus clientes por región para entender el perfil demográfico en distintas localidades.
Tareas:
Verificar que la columna "region" esté disponible en df_consolidado.
- Si no está, recalcular el merge con el dataset de clientes usando ID_compra para incorporarla.
Trabajar únicamente con clientes únicos (ID_cliente) para evitar duplicaciones por múltiples compras.
Crear un gráfico que muestre la distribución de edades por región.
- Usar histogramas superpuestos (uno por región)
- Incluir leyenda con nombre de cada región
- Título: "Distribución de edades por región"
- Eje X: Edad
- Eje Y: Frecuencia
- No definir colores manualmente
- Un solo gráfico
Mostrar el gráfico.
Entrega solo código organizado y comentado brevemente.
Gráfico 1
Gráfico 2
