Volvamos a los datos de consumo

Hola, Andrés, espero que estés bien

Parece que estás trabajando en un análisis de datos de consumo energético. Aquí tienes algunos pasos que podrías seguir para completar tu desafío:

1. Verificar los continentes con mayor consumo energético:

   Ya tienes un buen comienzo con el agrupamiento por continente. Asegúrate de que los datos están correctamente agrupados y ordenados para identificar los continentes con mayor consumo.

2. Distribución entre países de cada continente:

   Tu código ya muestra los 5 países con mayor producción por continente. Si necesitas más detalles, puedes ajustar el número de países mostrados o realizar visualizaciones adicionales.

3. Países que más consumieron entre 2010 y 2024:

   Asegúrate de que tu DataFrame tiene columnas para los años que te interesan. Puedes filtrar y sumar los valores de consumo para esos años específicos.

   consumo_2010_2024 = df[(df['año'] >= 2010) & (df['año'] <= 2024)]
   top_paises_consumo = consumo_2010_2024.groupby('pais')['produccion_total'].sum().reset_index()
   top_paises_consumo = top_paises_consumo.sort_values(by='produccion_total', ascending=False)
   print(top_paises_consumo.head(10))
   

4. Mapa de calor geográfico:

   Utiliza plotly.express para crear un mapa de calor geográfico. Asegúrate de que el DataFrame consumo_ISO está correctamente cargado y contiene la información necesaria.

   import plotly.express as px
   
   fig = px.choropleth(consumo_ISO, 
                       locations="ISO_code",
                       color="produccion_total",
                       hover_name="pais",
                       color_continuous_scale=px.colors.sequential.Plasma)
   fig.show()
   

Asegúrate de que todos los datos están correctamente alineados y que las columnas necesarias están presentes en tus DataFrames.

Espero haber ayudado y buenos estudios!