URLs de los datos

url_clientes = "https://gist.githubusercontent.com/ahcamachod/d08898e1cc84c7271856e78d9558ca3d/raw/2f7e1fa53711efe6433a5c5ec79948f600591cb9/clientes_zoop.csv" url_ventas = "https://gist.githubusercontent.com/ahcamachod/966d7162a3c3a2769b8770b35abf1bcc/raw/d79941b3fa46a450f3611589abd8663399c1277b/ventas_zoop.csv" url_zoop_pay = "https://gist.githubusercontent.com/ahcamachod/ce728231a836a973c0df94a9f03ed871/raw/8db6da43d7cd94fcab937208067d0fceb521b78c/zoop_pay.csv"

Cargar las bases de datos

clientes = pd.read_csv(url_clientes) ventas = pd.read_csv(url_ventas) zoop_pay = pd.read_csv(url_zoop_pay)

Unir clientes y ventas usando la columna ID_compra

df = pd.merge(ventas, clientes, on='ID_compra', how='left')

Asegurar que la columna 'fecha' sea tipo datetime

df['fecha'] = pd.to_datetime(df['fecha'], errors='coerce')

Unir con zoop_pay (usando ID_cliente como llave común si aplica)

df = pd.merge(df, zoop_pay, on='ID_cliente', how='left')

Renombrar columnas si es necesario para ajustarse al formato final

df.rename(columns={ 'categoria': 'categoría', 'preco_unitario': 'precio unitario' }, inplace=True)

Reordenar columnas

columnas_finales = [ 'ID_compra', 'fecha', 'horario', 'categoría', 'precio unitario', 'quantidade', 'envio', 'metodo_pago', 'ID_cliente', 'idade', 'sexo_biologico', 'cidade', 'estado', 'regiao', 'cashback', 'nota' ]

df = df[columnas_finales]

Visualizar las primeras filas

print(df.head())