Nivel 9 · Desafío final: el informe de canales para la junta

Dos cuadrículas, una reunión

Este desafío usa las herramientas de cuadrícula del capítulo en una petición real de la junta. Los datos empiezan largos: una fila por línea de pedido o por pedido. La junta lee cuadrículas, y hace preguntas sobre ellas.

Cada paso se ejecuta sobre una copia nueva de las tablas, así que cada uno construye de nuevo lo que necesita:

items = order_items.merge(orders[["order_id", "order_date", "status", "channel"]], on="order_id")
items = items[items["status"] == "completed"].copy()
items["revenue"] = items["quantity"] * items["unit_price"] * (1 - items["discount_pct"] / 100)
items["year"] = items["order_date"].dt.year

Crecimiento en forma ancha

Con el canal en el lateral y el año arriba, los ingresos completados suman 1,600,511.41 en 2023, 1,993,605.32 en 2024 y 2,300,170.84 en 2025. Cada año es una columna, así que el crecimiento es aritmética de columnas, calculada para todos los canales a la vez:

grid["growth_2025"] = grid[2025] / grid[2024] - 1

Las etiquetas vinieron de dt.year, así que son enteros. Calcula el crecimiento sobre los totales sin redondear, y redondea después. Ordenada por crecimiento, la historia es clara: app creció un 53,1 % y se convirtió en el canal más grande, marketplace creció un 13,3 %, web cayó un 7,2 %.

Meses en orden de calendario

dt.month_name() convierte una fecha en “January”, “February”, etc., que es lo que quiere ver un lector. La pega: pandas ordena el texto alfabéticamente, así que un pivot sobre nombres de mes sale April, August, December, February… Dos soluciones:

months = ["January", "February", "March", "April", "May", "June", "July",
          "August", "September", "October", "November", "December"]
grid.reindex(months)                     # rows in the order of the list

o conserva el número del mes (dt.month) junto al nombre, ordena por el número y luego pon el nombre como índice. reindex es más corto cuando ya tienes la lista; además añade una fila de NaN para cualquier mes que falte, lo que hace visibles los huecos en lugar de descartarlos en silencio.

Leer la cuadrícula: idxmax y sum(axis=1)

Dos métodos cortos responden a la mayoría de las preguntas de “¿cuál?”:

• .idxmax() sobre una Series devuelve la etiqueta de su valor mayor (.max() devuelve el valor). grid.loc["January"].idxmax() es el canal que más vendió en enero.
• grid.sum(axis=1) suma a lo largo de cada fila (un total por mes); grid.sum() suma por cada columna (un total por canal). Encadena .idxmax() para nombrar el mayor.

grid.idxmax(axis=1)        # the leading channel in every month

En 2025 app lideró nueve meses, pero web lideró enero, junio y agosto. Un titular como “app lidera todos los meses” sería incorrecto, y estas dos líneas son cómo lo compruebas.

Errores comunes

• Valorar las líneas con products["unit_price"] en lugar del precio de la línea de pedido.
• Escribir grid["2025"] para una etiqueta de columna entera.
• Dejar los meses en orden alfabético.
• Usar .max() cuando la pregunta pide cuál mes o canal: eso es .idxmax().
• Sumar con axis=0 cuando quieres un total por fila.