1. Faro

Nivel 8 · Cómo cambió la mezcla de canales

La solicitud

De Robert Kim, Director de Operaciones

“Operaciones planifica la capacidad de embalaje por canal. Muéstrame la cuota de pedidos de cada canal en 2023, 2024 y 2025 en un solo gráfico. ¿A qué velocidad se está imponiendo la app?”

Tu objetivo

Cuenta los pedidos (todos los estados) por año y canal, y convierte los recuentos en la cuota de cada canal sobre los pedidos de ese año (las filas suman 1), redondeada a 3. Asigna a result un DataFrame con las columnas year (2023, 2024, 2025), app, marketplace, web, ordenado por year. Dibújalo como un gráfico de barras apiladas.

  • Usa el DataFrame orderspendiente
  • Muestra exactamente year app marketplace webpendiente
  • 3 filas, ordenadas como se pidependiente

Tu código

Python

Cargando el editor…

    ResultadoVista previa de orders · presiona Ejecutar para ver el tuyo
    Vista previa de orders
    order_idcustomer_idorder_datestatuschannel
    10011252023-01-01 20:51:19completedweb
    10021562023-01-02 07:58:46completedweb
    1003222023-01-02 10:25:27completedmarketplace
    1004482023-01-02 11:21:51completedmarketplace

    Mote revisa tu resultado

    Presiona Ejecutar. Cada fila que cumple el objetivo se vuelve una luciérnaga en tu linterna.

    DataFrames

    Cargados como DataFrames de pandas, junto con pd y np.

    orders12,000 filas · 7 columnas
    • order_idinteger
    • customer_idinteger
    • order_datetimestamp
    • statusvarchar
    • channelvarchar
    • shipping_feedecimal
    • coupon_codevarchar
    Primeras 5 filas de orders
    order_idcustomer_idorder_datestatuschannelshipping_feecoupon_code
    10011252023-01-01 20:51:19completedweb0.00NaN
    10021562023-01-02 07:58:46completedweb0.00NaN
    1003222023-01-02 10:25:27completedmarketplace4.99WELCOME10
    1004482023-01-02 11:21:51completedmarketplace4.99WELCOME10
    1005822023-01-02 11:43:36completedweb0.00WELCOME10
    customers2,018 filas · 9 columnas
    • customer_idinteger
    • first_namevarchar
    • last_namevarchar
    • emailvarchar
    • cityvarchar
    • statevarchar
    • signup_datedate
    • segmentvarchar
    • referral_sourcevarchar
    Primeras 5 filas de customers
    customer_idfirst_namelast_nameemailcitystatesignup_datesegmentreferral_source
    1OwenHudsonowen.hudson@icloud.comSan FranciscoCA2022-06-02consumersearch
    2DouglasMendozadmendoza69@gmail.comAtlantaGA2022-06-02consumerNaN
    3HenryBrookshbrooks@lakesidecafe.comLos AngelesCA2022-06-04businessNaN
    4BrianGrahambgraham@bluecedarhomes.comSeattleWA2022-06-06businesspinterest
    5KyleJimenezkjimenez27@yahoo.comIndianapolisIN2022-06-07consumerNaN
    products120 filas · 8 columnas
    • product_idinteger
    • namevarchar
    • categoryvarchar
    • subcategoryvarchar
    • unit_pricedecimal
    • unit_costdecimal
    • launched_ondate
    • is_activeboolean
    Primeras 5 filas de products
    product_idnamecategorysubcategoryunit_priceunit_costlaunched_onis_active
    101Vale Velvet LoveseatFurnitureSofas1659.00NaN2023-09-11true
    102Alder Oak Coffee TableFurnitureTables919.00503.502024-05-16true
    103Orchard Rattan Dining ChairFurnitureChairs789.00429.872023-05-27true
    104Upland Oak BookcaseFurnitureStorage429.00214.702022-12-20true
    105Avery Leather Bed FrameFurnitureBeds449.00232.702021-08-31true
    order_items30,338 filas · 6 columnas
    • order_item_idinteger
    • order_idinteger
    • product_idinteger
    • quantityinteger
    • unit_pricedecimal
    • discount_pctdecimal
    Primeras 5 filas de order_items
    order_item_idorder_idproduct_idquantityunit_pricediscount_pct
    11001121931.990.00
    21001154311.990.00
    31002154411.990.00
    410021941149.000.00
    51002193219.990.00
    returns1,673 filas · 5 columnas
    • return_idinteger
    • order_item_idinteger
    • returned_ondate
    • reasonvarchar
    • refund_amountdecimal
    Primeras 5 filas de returns
    return_idorder_item_idreturned_onreasonrefund_amount
    1142023-01-10damaged83.69
    2422023-01-10wrong_item19.99
    31052023-01-14wrong_item10.99
    4242023-01-16changed_mind26.99
    51262023-01-16late20.99
    employees60 filas · 8 columnas
    • employee_idinteger
    • first_namevarchar
    • last_namevarchar
    • departmentvarchar
    • titlevarchar
    • manager_idinteger
    • hire_datedate
    • salaryinteger
    Primeras 5 filas de employees
    employee_idfirst_namelast_namedepartmenttitlemanager_idhire_datesalary
    1CatherineHaleExecutiveChief Executive OfficerNaN2016-03-01285000
    2RobertKimExecutiveChief Operating Officer12017-01-09235000
    3MeganCollinsSalesHead of Sales12018-04-16172000
    4ChloeGutierrezSalesAccount Executive32020-01-2172000
    5FrankBellSalesAccount Executive32023-05-2173000
    web_sessions40,000 filas · 7 columnas
    • session_idinteger
    • customer_idinteger
    • started_attimestamp
    • devicevarchar
    • sourcevarchar
    • pages_viewedinteger
    • convertedboolean
    Primeras 5 filas de web_sessions
    session_idcustomer_idstarted_atdevicesourcepages_viewedconverted
    1NaN2023-01-01 23:02:24mobilepaid1false
    2182023-01-01 15:07:49desktoppaid1false
    3NaN2023-01-01 16:55:46desktopdirect7false
    4NaN2023-01-01 12:43:28mobileorganic3false
    5NaN2023-01-01 13:06:21mobilesocial2false
    marketing_spend3,276 filas · 3 columnas
    • spend_datedate
    • channelvarchar
    • amountdecimal
    Primeras 5 filas de marketing_spend
    spend_datechannelamount
    2023-01-01paid492.99
    2023-01-01email37.38
    2023-01-01social200.53
    2023-01-02paid709.13
    2023-01-02email64.13

    La lección

    De qué está hecho un total

    “¿Cuánto del total viene de cada parte?” es una pregunta de composición, y el gráfico para ella es una barra apilada: una barra por periodo, dividida en segmentos. Cuando los totales difieren mucho entre periodos pero te importa la mezcla, apila cuotas, de modo que cada barra mide el 100 % y solo se mueven los segmentos.

    Recuentos, luego cuotas

    pd.crosstab cuenta filas para cada par de valores:

    year = orders["order_date"].dt.year.rename("year")
    counts = pd.crosstab(year, orders["channel"])
    #        app  marketplace   web
    # 2023   819          464  1888
    # 2024  1366          601  2079
    # 2025  2135          702  1946

    Para obtener cuotas dentro de un año, divide cada fila entre el total de esa fila. sum(axis=1) suma a lo largo de las columnas, dando un total por año, y div(..., axis=0) divide fila a fila:

    shares = counts.div(counts.sum(axis=1), axis=0).round(3)
    #         app  marketplace    web
    # 2023  0.258        0.146  0.595
    # 2025  0.446        0.147  0.407

    Barras apiladas y agrupadas en pandas

    ax = shares.plot(kind="bar", stacked=True, rot=0)   # stacked: composition
    ax = counts.plot(kind="bar", rot=0)                  # grouped: compare channels side by side

    Las barras agrupadas responden a “¿cuál es mayor?” dentro de cada año. Las barras apiladas responden a “¿qué tamaño tiene el todo, y de qué está hecho?”. rot=0 mantiene rectas las etiquetas de los años.

    En matplotlib puro, una pila se construye a mano: cada segmento empieza donde terminó el anterior, que es lo que hace bottom=:

    fig, ax = plt.subplots()
    bottom = np.zeros(len(shares))
    for channel in shares.columns:
        ax.bar(shares.index.astype(str), shares[channel], bottom=bottom, label=channel)
        bottom += shares[channel].values
    ax.legend()

    Leer el cambio

    En 2023 la web tenía el 59,5 % de los pedidos y la app el 25,8 %. En 2025 la app tenía el 44,6 % y la web el 40,7 %: la app adelantó a la web en número de pedidos. El marketplace apenas se movió, del 14,6 % al 14,7 %. Solo el segmento inferior de una pila se puede comparar exactamente, porque los demás flotan, así que pon abajo el segmento del que trata tu historia. Con solo tres partes de un total, un gráfico circular por año también funcionaría, pero tres gráficos circulares lado a lado son más difíciles de comparar que tres barras.

    Errores comunes

    • Dividir por los totales de columna (counts / counts.sum()) en lugar de por los totales de fila.
    • Apilar recuentos en bruto cuando la pregunta es sobre la mezcla: los totales crecientes ocultan el cambio.
    • Demasiados segmentos. Pasadas cinco o seis, agrupa los pequeños en “otros”.
    • Olvidar la leyenda, o dejarla encima de las barras. bbox_to_anchor=(1, 1) la mueve a la derecha del gráfico, donde no tapa nada.

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