Python para Analisis y Automatizacion

import pandas as pd
from pathlib import Path
from openpyxl.styles import Font

def cargar_ventas(carpeta: str) -> pd.DataFrame:
    """Lee todos los CSV de una carpeta y los concatena en un solo DataFrame."""
    archivos = Path(carpeta).glob("*.csv")
    dfs = [pd.read_csv(f, parse_dates=["fecha"]) for f in archivos]
    return pd.concat(dfs, ignore_index=True)

def generar_reporte(df: pd.DataFrame, salida: str) -> None:
    resumen = (
        df.groupby("region", as_index=False)
          .agg(total_ventas=("monto", "sum"), transacciones=("monto", "count"))
          .sort_values("total_ventas", ascending=False)
    )
    with pd.ExcelWriter(salida, engine="openpyxl") as writer:
        resumen.to_excel(writer, index=False, sheet_name="Resumen")
        ws = writer.sheets["Resumen"]
        for cell in ws[1]:
            cell.font = Font(bold=True)

if __name__ == "__main__":
    ventas = cargar_ventas("data/ventas_semanales")
    generar_reporte(ventas, "reporte_semanal.xlsx")
    print(f"Reporte generado con {len(ventas)} filas procesadas.")

import pandas as pd

df = pd.read_csv("ventas.csv", parse_dates=["fecha"])
df = df.set_index("fecha")

# Ventas totales por mes
ventas_mensuales = df["monto"].resample("M").sum()

# Promedio movil de 7 dias (suaviza ruido diario)
promedio_movil = df["monto"].resample("D").sum().rolling(window=7).mean()

# Variacion porcentual mes a mes
variacion = ventas_mensuales.pct_change() * 100

import pandas as pd
from reporte_semanal import generar_reporte

def test_resumen_suma_correctamente(tmp_path):
    df = pd.DataFrame({
        "region": ["Norte", "Norte", "Sur"],
        "monto": [100, 200, 50],
    })
    salida = tmp_path / "test.xlsx"
    generar_reporte(df, str(salida))

    resultado = pd.read_excel(salida)
    total_norte = resultado.loc[resultado["region"] == "Norte", "total_ventas"].iloc[0]
    assert total_norte == 300