Desafio

# Importando bibliotecas
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Dados simulados conforme descrição
dados = {
    'trimestre': ['2023Q1', '2023Q1', '2023Q1', '2023Q2', '2023Q2', '2023Q2',
                  '2023Q3', '2023Q3', '2023Q3', '2023Q4', '2023Q4', '2023Q4'],
    'categoria': ['Alimentos e bebidas', 'Livros', 'Papelaria e escritório'] * 4,
    'faturamento': [29000, 10000, 7000, 54000, 19000, 12000,
                    46000, 15000, 10000, 112000, 36000, 21000]
}
df = pd.DataFrame(dados)

# Pivot para gráfico agrupado
pivot_df = df.pivot_table(index='trimestre', columns='categoria', values='faturamento', aggfunc='sum')

# Paleta de cores institucional
cores_zoop = {
    'Alimentos e bebidas': '#203f75',
    'Livros': '#cc2c4e',
    'Papelaria e escritório': '#addcd4'
}

# Plot
plt.figure(figsize=(12, 6))
pivot_df.plot(kind='bar', stacked=False, color=[cores_zoop[col] for col in pivot_df.columns])

plt.title('Vendas por Trimestre e Categoria (Zoop) – 2023', fontsize=16, color='#231f20')
plt.xlabel('Trimestre', fontsize=12, color='#203f75')
plt.ylabel('Faturamento (R$)', fontsize=12, color='#203f75')
plt.xticks(rotation=45, fontsize=11, color='#203f75')
plt.yticks(fontsize=11, color='#203f75')
plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.5)
plt.legend(title='Categoria', title_fontsize=12, fontsize=11)

# Anotação para o 4º trimestre
plt.annotate(
    "Alta concentração de vendas no 4º tri\n(promoções e fim de ano)",
    xy=(3, 112000), xytext=(2.4, 130000),
    arrowprops=dict(facecolor='#203f75', arrowstyle='->'),
    bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.4', facecolor='white', edgecolor='#203f75'),
    fontsize=10, color='#203f75'
)

plt.tight_layout()
plt.show()