Ejercicio programación Pandas Matplotlib Visualización de Datos

Descripción

Implementa un programa en Python que genere datos aleatorios para simular ventas diarias, los cargue en un DataFrame de Pandas, y genere un gráfico de líneas utilizando Matplotlib que muestre la tendencia de las ventas a lo largo del tiempo. El gráfico debe incluir etiquetas para los ejes, un título y una leyenda.

1.- Genera los datos de ventas:

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Utiliza NumPy para generar una serie de datos aleatorios que representen las ventas diarias de un periodo de tiempo específico (150 días). Usa la función cumsum para crear una tendencia acumulativa.
Crea un rango de fechas para que coincida con los datos de ventas generados.

2.- Crea un DataFrame de Pandas:

Crea un DataFrame de Pandas que contenga dos columnas: Fecha y Ventas, utilizando los datos generados.
Establece la columna Fecha como el índice del DataFrame.

3.- Genera un gráfico de líneas:

Utiliza Matplotlib para crear un gráfico de líneas que muestre las ventas a lo largo del tiempo.
Personaliza el gráfico añadiendo etiquetas a los ejes (Fecha y Ventas), un título (Tendencia de Ventas Diarias Simuladas) y una leyenda (Ventas Diarias).

4.- Muestra el gráfico:

Muestra el gráfico resultante.

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solution.js

JavaScript

1 function solveChallenge ( input ) {

2 // Algoritmo optimizado O(n log n)

3 const data = parseInput ( input );

4 const sorted = data . sort (( a , b ) => a - b );

6 // Aplicar técnica de dos punteros

7 let left = 0 , right = sorted . length - 1 ;

8 const result = [];

10 while ( left < right ) {

11 const sum = sorted [ left ] + sorted [ right ];

12 if ( sum === target ) {

13 result . push ([ sorted [ left ], sorted [ right ]]);

14 left ++; right --;

15 } else if ( sum < target ) {

16 left ++;

17 } else {

18 right --;

19 }

20 }

22 return result ;

23 }

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