Relatório de Vendas

Parte da seção Dados e gráficos do Journey de Machine Learning da Coddy. Lição 57 de 60.

Uma loja de móveis registrou seus pedidos de março em sales.csv, uma linha por pedido: date, region, product, units, price e cost (ambos por unidade).

Cada gerente regional quer um gráfico: lucro por produto, começando pelo maior. Aqui está o do Leste:

Um gráfico de barras intitulado Lucro no Leste: cinco produtos, do maior lucro ao menor: Desk 414, Chair 408, Lamp 363, Shelf 337.5 e Rug 250

O lucro de um pedido é o que fica para a loja: o preço menos o custo, vezes as unidades.

Desafio

Difícil

O programa lê uma região.

Mantenha os pedidos dessa região e adicione uma coluna profit.
Some o lucro por produto, do maior para o menor.
Imprima o número de pedidos e, em seguida, o produto com maior lucro, com o total e sua participação no lucro da região, como porcentagem arredondada para 1 casa decimal.
Desenhe os totais em barras usando a forma fig, ax, com o título Profit in e a região, e os rótulos Product e Profit.

Para East, a saída completa está abaixo: suas duas linhas e, em seguida, a descrição do gráfico feita pelo 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]

Experimente você mesmo

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

region = input()

# Escreva seu código abaixo

Teste seus conhecimentos

Esta lição inclui um quiz rápido. Comece a lição para respondê-lo e acompanhar seu progresso.

Todas as lições de Dados e gráficos

1Introdução

Olá, Machine Learning O que é um modelo?Importando bibliotecas Seu primeiro gráfico

4Moldando dados

Remodelando arrays Unindo arrays Números aleatórios Revisão: simulação de dados

7DataFrames do pandas

Series DataFrames Lendo arquivos CSV Inspecionando os dados Selecionando colunas Revisão: avaliações de filmes

10Plotando DataFrames

Plotando um DataFrame Dispersão a partir de colunas Uma cor por grupo Histograma de uma coluna Revisão: vendas do café

2Arrays do NumPy

Criando arrays Forma e tamanho Intervalos de números Indexação e fatiamento Revisão: grade de temperaturas

5Gráficos de Linhas e Dispersão

Rótulos e Títulos Gráficos de Dispersão Várias Linhas e Legendas Cores e Marcadores Figuras e Eixos Revisão: Passos Semanais

8Filtragem e Ordenação

Selecionando Linhas Filtrando Linhas Ordenando Valores Novas Colunas Revisão: Principais Produtos

11Conjuntos de dados para ML

Conjuntos de dados integrados Atributos e rótulos Explorando por classe Visualizando as classes Revisão: conjunto de dados Wine

3Matemática com Arrays

Operações matemáticas em arrays inteiros Estatísticas resumidas Estatísticas por eixo Broadcasting Máscaras booleanas Revisão: notas das provas

6Gráficos para Dados

Gráficos de barras Histogramas Vários gráficos em um só Imagens como arrays Revisão: Relatório de chuvas

9Agrupamento e Limpeza

Contagem de Valores Agrupamento de Dados Vários Resumos Valores Ausentes Revisão: Resultados da Pesquisa

12Desafios Finais

Relatório de VendasLeituras do Sensor Dígitos de Relance Explorador de Pinguins

Pratique por conta própria: Compilador de Python online