ejercicio pandas

notebooks/pandas1_ejercicio.ipynb

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+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# Analizar datos de ventas\n",
+    "\n",
+    "Crea un archivo CSV (`ventas.csv`) con la siguiente información:\n",
+    "\n",
+    "```csv\n",
+    "Fecha,Producto,Cantidad,Precio\n",
+    "2023-01-01,Manzana,10,2.5\n",
+    "2023-01-01,Pera,5,3\n",
+    "2023-01-02,Manzana,8,2.5\n",
+    "2023-01-02,Pera,2,3\n",
+    "2023-01-03,Manzana,12,2.5\n",
+    "```\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Usa Pandas responder a las preguntas\n",
+    "* ¿Cuál es el producto más vendido?\n",
+    "* ¿Cuánto ingreso se generó cada día?\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "\n",
+    "# Leer datos desde un archivo CSV\n",
+    "df = pd.read_csv('ventas.csv')\n",
+    "\n",
+    "# Calcular el ingreso de cada venta\n",
+    "df['Ingreso'] = df['Cantidad'] * df['Precio']\n",
+    "\n",
+    "# Sumar el ingreso por cada producto\n",
+    "ingreso_producto = df.groupby('Producto')['Ingreso'].sum()\n",
+    "\n",
+    "# Sumar el ingreso por cada fecha\n",
+    "ingreso_fecha = df.groupby('Fecha')['Ingreso'].sum()\n",
+    "\n",
+    "print(f\"Ingreso por producto:\\n{ingreso_producto}\")\n",
+    "print(f\"Ingreso por fecha:\\n{ingreso_fecha}\")\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "env",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.6.3"
+  },
+  "orig_nbformat": 4
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}