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# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Nov 13 11:22:47 2022
@author: adria
"""
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
import statsmodels.api as sm
from io import open
def analysis():
# ==========================================================================================================================================================
# CARGA Y REVISION DE DATOS - Analisis preliminar exploratorio
# ==========================================================================================================================================================
#Lectura del archivo (tambien se puede usar el enlace extraido con tecnicas de web scrapping"
try:
df_ventas = pd.read_csv("ventas.csv", header=0)
except:
print("No se pudo abrir archivo. Testear el error e intentarlo nuevamente")
# Resumen dataframes "ventas"
df_ventas.info()
# Top 10 primeras filas
print(df_ventas.head(10))
# Variables/atributos
cols_df_ventas = list(df_ventas.columns)
print(cols_df_ventas)
# Los valores de la columna/atributo "indice_tiempo" son de tipo object, indicando que posiblemente son cadenas de texto
# Convierto dicha columna en serie de tipo datetime64 para trabajar con fechas
# Solo me interesa mes y anio
df_ventas["indice_tiempo"] = pd.to_datetime(df_ventas["indice_tiempo"])
anio_mes = lambda x: x[:7]
df_ventas["fecha"] = df_ventas["indice_tiempo"].astype(str).map(anio_mes)
df_ventas.head(10)
# Verifico los cambios
df_ventas.info()
# Primera Visualizacion Serie de Tiempo de Ventas
# --------------------------------------
# Grafico 1; Evolucion de las Ventas ---
# --------------------------------------
plt.plot(df_ventas["indice_tiempo"], df_ventas["ventas_precios_constantes"], label="Vtas. en Supermercados",
c="red")
plt.style.use("dark_background")
plt.grid(b=True, lw=0.5)
plt.legend()
plt.title("EVOLUCION DE LAS VENTAS EN SUPERMERCADOS A PRECIOS CONSTANTES", c="red")
plt.xlabel("Anio", c="red")
plt.ylabel("Ventas", c="red")
plt.savefig("grafico1.png")
plt.show()
# Se observa Que es una Serie de Tiempo con Estacionalidad
# Aplico el filtro Hodrick-Prescott para separar en tendencia y componente ciclico
df_ventas_ciclo, df_ventas_tend = sm.tsa.filters.hpfilter(df_ventas['ventas_precios_constantes'])
df_ventas['tendencia'] = df_ventas_tend
# ------------------------------------------------------------------------
# Grafico 2, Visualizacion componente tendencia y componente ciclico. --
# ------------------------------------------------------------------------
df_ventas[["indice_tiempo", "ventas_precios_constantes", "tendencia"]].plot(x="indice_tiempo")
legend = plt.legend()
legend.prop.set_size(14)
plt.xlabel("Anio", c="black")
plt.ylabel("Ventas", c="black")
plt.savefig("grafico2.png")
plt.show()
# ==========================================================================================================================================================
# VENTAS AÑO 2022
# ==========================================================================================================================================================
# Filtro el anio de interes
df_ventas_2022 = df_ventas.loc[60:67]
df_ventas_2022.describe()
ventas_mensuales_2022 = df_ventas_2022[["fecha", "ventas_precios_constantes"]]
# -------------------------------------
# Grafico 3, Ventas Mensuales 2022 ----
# -------------------------------------
ventas_mensuales_2022[["fecha", "ventas_precios_constantes"]].plot(x="fecha")
plt.style.use("dark_background")
plt.title("CONSUMO EN SUPERMERCADOS AGOSTO 2022", c="green")
plt.xlabel("Anio", c="green")
plt.ylabel("Ventas", c="green")
plt.savefig("grafico3.png")
plt.show()
# -----------------------------
# Estadisticos Descriptivos ---
# -----------------------------
promedio_ventas_2022 = ventas_mensuales_2022["ventas_precios_constantes"].mean()
std_ventas_2022 = ventas_mensuales_2022["ventas_precios_constantes"].std()
median_ventas_2022 = ventas_mensuales_2022["ventas_precios_constantes"].median()
ventas_maximas = ventas_mensuales_2022["ventas_precios_constantes"].max()
mes_ventas_maxima = ventas_mensuales_2022.loc[ventas_mensuales_2022["ventas_precios_constantes"].idxmax(), "fecha"]
ventas_minima = ventas_mensuales_2022["ventas_precios_constantes"].min()
mes_ventas_minima = ventas_mensuales_2022.loc[ventas_mensuales_2022["ventas_precios_constantes"].idxmin(), "fecha"]
# Calculo Variacion Mensual
variacion_mensual = ventas_mensuales_2022["ventas_precios_constantes"] / ventas_mensuales_2022[
"ventas_precios_constantes"].shift(1) - 1
ventas_mensuales_2022["var_mensual"] = round(variacion_mensual, 2)
print(ventas_mensuales_2022)
# Composicion_Ventas Agosto 2022, Ultimo mes de informacion
# ---------------------------------
# Grafico 4, Diagrama de Barras ---
# ---------------------------------
eje_x_g4 = ['bebidas', 'almacen', 'panaderia', 'lacteos', 'carnes', 'verduleria_fruteria',
'alimentos_preparados_rotiseria', 'articulos_limpieza_perfumeria',
'indumentaria_calzado_textiles_hogar', 'electronicos_articulos_hogar', 'otros']
eje_y_g4 = df_ventas_2022.loc[67, ['bebidas', 'almacen', 'panaderia', 'lacteos', 'carnes', 'verduleria_fruteria',
'alimentos_preparados_rotiseria', 'articulos_limpieza_perfumeria',
'indumentaria_calzado_textiles_hogar', 'electronicos_articulos_hogar', 'otros']]
colores = ['#00FFFF', '#FFE4C4', '#FF7F50', '#F0F8FF', '#7FFFD4', '#FFD700', '#FF69B4', '#778899', '#FFFF00',
'#000080', '#ADFF2F']
plt.barh(eje_x_g4, eje_y_g4, color=colores)
plt.style.use("classic")
plt.title("Composicion del Consumo en Supermercados Agosto 2022")
plt.xlabel("Ventas a precios constantes")
plt.ylabel("Grupo de Articulos")
plt.savefig("grafico4.png")
plt.show()
# Medios De Pago Utilizados Agosto 2022, Ultimo mes de Informacion
df_medios_de_pago = df_ventas_2022[
['ventas_totales_medio_pago', 'efectivo', 'tarjetas_debito', 'tarjetas_credito', 'otros_medios']]
# ------------------------------------------------------------
# Grafico 5, Diagrama Circular "Medios de Pago Agosto 2022" --
# ------------------------------------------------------------
lista_medios_de_pagos = ['Efectivo', 'Tarjetas de Debito', 'Tarjetas de Credito', 'Otros_Medios']
valores_medios_de_pago_agosto = df_ventas_2022.loc[
67, ['efectivo', 'tarjetas_debito', 'tarjetas_credito', 'otros_medios']]
plt.pie(valores_medios_de_pago_agosto, labels=lista_medios_de_pagos, autopct="%0.1f %%")
plt.title("Medios de Pago Agosto 2022")
plt.axis("equal")
plt.savefig("grafico5.png")
plt.show()
# ==========================================================================================================================================================
# INFLACION AÑO 2022
# ==========================================================================================================================================================
df_inflacion = pd.read_csv("inflacion.csv", header=0)
df_inflacion.info()
inflacion_mensual_2022 = df_inflacion.loc[3:10]
# ==========================================================================================================================================================
# RESUMEN DE DATOS -- Persistencia de Datos
# ==========================================================================================================================================================
archivo_resumen_datos = open("resumen_estadisticos_descriptivos.txt", "w")
texto = '''--> Promedio Ventas 2022: 24427.7550 \n \n
--> Variabilidad Ventas 2022 (Desvío Estándar): 933.0240 \n \n
--> Mediana Ventas 2022: 24142.7789 \n \n
--> Mes de Mayores Ventas 2022: Julio \n \n
--> Monto Total Mayores Ventas 2022: 26090.18031 \n \n
--> Mes de Menores Ventas 2022: Mayo \n \n
--> Monto Menores Ventas 2022: 23235.0963 \n \n
--> Variaciones Mensuales Ventas 2022 \n \n
id fecha ventas_precios_constantes var_mensual
60 2022-01 25464.131520 NaN
61 2022-02 23803.202023 -0.07
62 2022-03 24612.901369 0.03
63 2022-04 24141.199035 -0.02
64 2022-05 23235.096273 -0.04
65 2022-06 24144.358859 0.04
66 2022-07 26090.180313 0.08
67 2022-08 23930.970811 -0.08'''
archivo_resumen_datos.write(texto)
archivo_resumen_datos.close()