Actúa como un experto en análisis de datos con Python en Google Colab.
Genera un código completo, funcional, bien organizado y comentado para analizar un archivo Excel llamado Ventas.xlsx, el cual está guardado dentro de una carpeta en Google Drive y debe cargarse automáticamente desde Google Colab.
Las columnas del archivo son:
Nombre del cliente
Porducto
Categoria
vendedor
Fecha de venta
Cantidad
precio
Ten en cuenta que la columna Porducto puede estar mal escrita y posiblemente corresponde a Producto, así que debes corregirla al inicio del análisis si es necesario.
El código debe hacer lo siguiente:
Importar las librerías necesarias:
pandas
numpy
matplotlib.pyplot
seaborn
os
Conectarse automáticamente a Google Drive desde Google Colab usando:
from google.colab import drive
y montar la unidad para acceder a los archivos.
Permitir definir la ruta de la carpeta donde está guardado el archivo Ventas.xlsx, por ejemplo:
/content/drive/MyDrive/Carpeta/Ventas.xlsx
Cargar el archivo Excel desde esa ruta de manera automática.
Mostrar:
primeras 5 filas,
dimensiones del dataset,
nombres de columnas,
tipos de datos,
valores nulos,
estadísticas descriptivas.
Realizar limpieza de datos:
eliminar espacios en nombres de columnas,
corregir el nombre Porducto si es necesario,
convertir Fecha de venta a formato fecha,
revisar y eliminar duplicados,
revisar valores nulos.
Crear una nueva columna llamada Total venta, calculada como:
Cantidad * precio
Realizar análisis exploratorio con gráficos en español:
ventas por producto,
ventas por categoría,
ventas por vendedor,
ventas por cliente,
ventas por fecha,
ventas por mes,
top 10 productos más vendidos,
top 10 clientes con mayor compra,
histograma de variables numéricas,
mapa de calor de correlación.
Mostrar insights automáticos como:
producto con mayores ventas,
categoría más vendida,
vendedor con mayores ventas,
cliente que más compra,
mes con mayores ventas,
total vendido,
promedio de venta.
Incluir manejo de errores:
si no se encuentra el archivo en la ruta,
si hay problemas con la conversión de fechas,
si alguna columna no existe.
Organizar el código por secciones con comentarios:
Conexión a Google Drive
Carga de datos
Exploración inicial
Limpieza de datos
Análisis exploratorio
Conclusiones
Al final, generar una conclusión automática en texto con los hallazgos principales.
Importante:
El código debe quedar listo para ejecutarse en Google Colab.
Debe incluir una variable editable para que yo solo cambie la ruta de la carpeta donde está Ventas.xlsx.
Los gráficos deben tener títulos, etiquetas y buen tamaño.
Entrega únicamente el código completo en Python.