No desafio 3 "exibir os 10 produtos mais vendidos durante o ano de 2019" eu levei em consideração a quantidade que é indicada na tabela "itens_pedidos", acredito que a forma como foi feita seria mais para a "quantidade de vendas do produto". Usei o código para resolver o desafio.
query = ''' SELECT PEDIDOS.PRODUTO_ID, SUM(ITENS_PEDIDOS.QUANTIDADE) AS 'TOTAL'
FROM PEDIDOS, ITENS_PEDIDOS
WHERE strftime('%Y',data_compra) = '2019' AND PEDIDOS.PEDIDO_ID = ITENS_PEDIDOS.PEDIDO_ID
GROUP BY PEDIDOS.PRODUTO_ID
ORDER BY TOTAL DESC;
'''
produtos_vendidos = sql_df(query)
produtos_vendidos.head(10)
Fiquei com vontade de colocar os nomes, mas não consegui associar as tabelas pelo sqlite, então usei o pandas para fazer isso da seguinte forma.
desafio_3 = pd.merge(produtos_vendidos, produtos, on = "produto_id")
desafio_3 = desafio_3.drop(['produto_id', 'preco', 'marca', 'sku', 'Condicao'], axis = 1)
desafio_3['Qtd_vendida_2019'] = desafio_3['TOTAL']
desafio_3 = desafio_3.drop(['TOTAL'], axis = 1)
desafio_3 = desafio_3.head(10)
desafio_3
Gostaria de opiniões sobre o que eu pensei e fiz. Uma outra dúvida foi.
query = ''' SELECT PEDIDOS.PRODUTO_ID, SUM(ITENS_PEDIDOS.QUANTIDADE) AS 'Total'
FROM PEDIDOS, ITENS_PEDIDOS
WHERE strftime('%Y',data_compra) = '2019' AND PEDIDOS.PRODUTO_ID = ITENS_PEDIDOS.PRODUTO_ID
GROUP BY PEDIDOS.PRODUTO_ID;
'''
sql_df(query)
Qual o que está sendo somado nesse código, eu acreditava que ele traria o mesmo resultado que o anterior.
Desde já obrigado =)
