Mensaje de Antonia Llancaqueo, cofundadora de Tienda Online Pewen
Para planificar el próximo año necesito dos cosas: cuánto vendimos por categoría de producto y cuánto por región de nuestros clientes, siempre en pedidos entregados. La categoría está en productos y la región en clientes: vas a tener que juntar las tablas.
Concepto
merge une dos tablas por una columna en común, como JOIN en SQL o BUSCARV en una planilla:
import pandas as pd
pedidos = pd.read_csv("datos/pedidos.csv")
productos = pd.read_csv("datos/productos.csv")
con_producto = pedidos.merge(productos, on="producto_id")
print(con_producto[["pedido_id", "nombre", "categoria"]].head())on="producto_id"dice qué columna tienen que compartir las dos tablas.- El resultado tiene las columnas de ambas tablas, y luego se filtra y agrupa como siempre.
- Revisa que la cantidad de filas no cambie: si sube, la columna de unión tenía valores repetidos en la otra tabla.
En esta misión, pedidos ya viene limpio y con la columna monto.
> tarea Python
Une pedidos con productos en con_producto y guarda en ventas_por_categoria el monto de los pedidos entregados de cada categoría. Luego une pedidos con clientes en con_cliente y guarda en ventas_por_region el monto entregado de cada región.
Primero intenta: las pistas aparecen después de 2 intentos con un resultado incorrecto (los errores de código no cuentan). Llevas 0.
> decisión
Después de un merge, la tabla tiene más filas que pedidos. ¿Qué significa?
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