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Report sulle vendite

Fa parte della sezione Dati e grafici del percorso Machine Learning di Coddy. Lezione 57 di 60.

Un negozio di mobili ha registrato i suoi ordini di marzo in sales.csv, una riga per ordine: date, region, product, units, price e cost (entrambi per unità).

Ogni responsabile regionale vuole un grafico: profitto per prodotto, con quello che ha generato più profitto in cima. Ecco quello dell'Est:

Un grafico a barre intitolato Profitto nell'Est: cinque prodotti, dal profitto più alto al più basso: Scrivania 414, Sedia 408, Lampada 363, Scaffale 337.5 e Tappeto 250

Il profitto di un ordine è ciò che il negozio trattiene: il prezzo meno il costo, moltiplicato per le unità.

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Sfida

Difficile

Il programma legge una regione.

  1. Mantieni gli ordini di quella regione e aggiungi una colonna profit.
  2. Calcola il profitto totale per prodotto, dal più alto al più basso.
  3. Stampa il numero di ordini, poi il prodotto più redditizio con il totale e la sua quota del profitto della regione, in percentuale arrotondata a 1 decimale.
  4. Disegna i totali come barre usando la forma fig, ax, con il titolo Profit in e la regione, e le etichette Product e Profit.

Per East, l'intero output è riportato qui sotto: le tue due righe, poi la descrizione del grafico di Coddy.

Orders in East: 13
Most profit in East: Desk (414.0), 23.4% of the region
Charts drawn: 1
Title: Profit in East
X label: Product
Y label: Profit
Bars: 5
Categories: Desk, Chair, Lamp, Shelf, Rug
Heights: [414, 408, 363, 337.5, 250]

Provalo tu

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

region = input()

# Scrivi il tuo codice qui sotto
quiz iconMettiti alla prova

Questa lezione include un breve quiz. Inizia la lezione per rispondere e tenere traccia dei tuoi progressi.

Tutte le lezioni di Dati e grafici

1Introduzione

Ciao, Machine LearningChe cos'è un modello?Importare le librerieIl tuo primo grafico

4Modellare i dati

Rimodellare gli arrayUnire gli arrayNumeri casualiRipasso: simulazione del lancio dei dadi

7DataFrame di pandas

SerieDataFrameLettura di file CSVEsaminare i datiSelezionare le colonneRiepilogo: valutazioni dei film

10Creare grafici con i DataFrame

Creare un grafico da un DataFrameGrafico a dispersione da colonneUn colore per gruppoIstogramma di una colonnaRiepilogo: vendite della caffetteria

2Array NumPy

Creazione di arrayForma e dimensioneIntervalli di numeriIndicizzazione e slicingRiepilogo: griglia delle temperature

5Grafici a linee e a dispersione

Etichette e titoliGrafici a dispersionePiù linee e legendeColori e marcatoriFigure e assiRiepilogo: passi settimanali

8Filtraggio e ordinamento

Selezionare le righeFiltrare le righeOrdinare i valoriNuove colonneRiepilogo: i prodotti migliori

11Dataset per il ML

Dataset integratiCaratteristiche ed etichetteEsplorare per classeRappresentare graficamente le classiRiepilogo: dataset Wine

3Matematica con gli array

Operazioni matematiche su interi arrayStatistiche riassuntiveStatistiche per asseBroadcastingMaschere booleaneRiepilogo: voti d'esame

6Grafici per i dati

Grafici a barreIstogrammiPiù grafici in unoImmagini come arrayRiepilogo: rapporto sulle precipitazioni

9Raggruppamento e pulizia

Conteggio dei valoriRaggruppare i datiDiversi riepiloghiValori mancantiRiepilogo: risultati del sondaggio

12Sfide finali

Report sulle venditeLetture dei sensoriLe cifre a colpo d’occhioEsploratore dei pinguini

Esercitati da solo: Compilatore Python online