Nivel 1 · El Black Friday en una línea

Parte de la pregunta, luego los datos

Un gráfico responde una pregunta. La de Megan es “¿cómo se movieron los pedidos día a día durante las fiestas, y qué tamaño tuvo el pico?” Tiempo en el eje x, un recuento en el eje y, puntos que pertenecen en orden: eso es un gráfico de líneas.

Antes de dibujar nada, construye las cifras. Una fila por día:

season = orders[(orders["order_date"] >= "2025-11-01") & (orders["order_date"] < "2026-01-01")]
daily = season.set_index("order_date").resample("D").size().rename("n_orders")
len(daily)       # 61 days
daily.max()      # 67, on 2025-12-01 (Cyber Monday)
daily.median()   # 22

El gráfico es tan bueno como esta Series, por eso la comprobación la mira a ella.

Figure y Axes

matplotlib dibuja sobre dos objetos. La Figure es la imagen entera, el marco. Los Axes son el área de dibujo dentro de ella, con sus ejes x e y y los datos. plt.subplots() crea uno de cada:

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 4))   # width, height in inches
ax.plot(daily.index, daily.values)       # x first, then y
ax.set_title("Orders per day, Nov to Dec 2025")
ax.set_xlabel("Day")
ax.set_ylabel("Orders")

x e y deben tener la misma longitud; aquí ambos salen de la misma Series, así que siempre la tienen.

También verás un estilo más corto que habla con “el gráfico actual”: plt.plot(...), plt.title(...), plt.xlabel(...). Está bien para echar un vistazo rápido. El estilo fig, ax es el que conviene aprender, porque es más claro y lo necesitas en cuanto una figura contiene más de un gráfico. Los nombres se corresponden uno a uno: plt.title pasa a ser ax.set_title, plt.xlabel pasa a ser ax.set_xlabel, plt.ylim pasa a ser ax.set_ylim.

pandas también tiene un atajo: daily.plot() dibuja la misma línea y devuelve el ax, así que puedes seguir con ax.set_title(...).

Líneas de referencia y marcadores

Una línea sola muestra la forma. Una línea de referencia le da una escala:

ax.plot(daily.index, daily.values, marker="o", markersize=3)
ax.axhline(daily.mean(), color="gray", linestyle="--", label="Average")
ax.legend()

axhline dibuja una línea horizontal a lo ancho del gráfico (axvline una vertical, útil para marcar una fecha de lanzamiento). marker="o" pone un punto en cada día; linestyle acepta "-", "--" o ":". ax.legend() lista cada línea a la que se le dio un label=. Las fechas a lo largo del eje x a menudo chocan entre sí; fig.autofmt_xdate() las inclina para que quepan.

Aquí la media es de unos 24 pedidos al día. El fin de semana del Black Friday (28 al 30 de noviembre) trajo 56, 51 y 58, y el Cyber Monday, el 1 de diciembre, trajo 67: casi tres veces un día normal. Los días más tranquilos fueron Nochebuena y Navidad, con 11 y 9.

Un título que dice el hallazgo

“Pedidos por día” describe el gráfico. “El Cyber Monday fue el día más ocupado de la temporada” le dice al lector qué mirar. Un buen gráfico se puede entender sin que estés a su lado, y el título es donde empieza eso.

Errores comunes

• Llamar a ax.title("...") en lugar de ax.set_title("..."). En un Axes los setters empiezan por set_; ax.title es un objeto de texto, y llamarlo lanza TypeError: 'Text' object is not callable.
• Llamar a ax.legend() cuando ninguna línea tiene un label=. La leyenda sale vacía con un aviso.
• Quitar la línea import matplotlib.pyplot as plt. Aquí esa línea es la que carga la biblioteca de gráficos, y el .plot() de pandas también la necesita.