Ejercicio de programación con Seaborn: Evaluación código global

Crea un programa en Python que utilice la biblioteca Seaborn para analizar y visualizar datos del dataset tips. 

El programa debe realizar las siguientes tareas:

• Carga y preparación de datos:
  • Carga el dataset tips utilizando Seaborn.
  • Calcula una nueva columna llamada tip_percentage que represente el porcentaje de propina (tip) respecto al total de la cuenta (total_bill).
  • Filtra los datos para incluir únicamente las filas donde tip_percentage sea menor o igual al 50%.
• Gráficos personalizados:
  • Crea un FacetGrid para visualizar la distribución de tip_percentage segmentada por las columnas time (Almuerzo o Cena) y las filas smoker (Fumadores o No fumadores).
    • En cada faceta, usa un gráfico de densidad (kdeplot) que también muestre la línea de densidad como relleno.
    • Utiliza colores diferenciados para sex con el argumento hue.
  • Configura el título general de la figura para describir qué representa el gráfico.
  • Añade etiquetas personalizadas a los ejes X e Y.
• Leyenda y estilo:
  • Asegúrate de incluir una leyenda clara en el gráfico.
  • Aplica un tema predefinido de Seaborn que tenga cuadrículas visibles.
  • Ajusta los límites del eje X para que se enfoquen en valores relevantes (por ejemplo, entre 0% y 50%).
• Guardar y exportar:
  • Guarda la figura generada como un archivo de imagen en formato PNG con el nombre facetgrid_tip_analysis.png.