Desafio: visualizando dados de vendas de diferentes lojas

lojas = ['A', 'B', 'C', 'D']

vendas_2022 = {'Jan': [100, 80, 150, 50],
    'Fev': [120, 90, 170, 60],
    'Mar': [150, 100, 200, 80],
    'Abr': [180, 110, 230, 90],
    'Mai': [220, 190, 350, 200],
    'Jun': [230, 150, 280, 120],
    'Jul': [250, 170, 300, 140],
    'Ago': [260, 180, 310, 150],
    'Set': [240, 160, 290, 130],
    'Out': [220, 140, 270, 110],
    'Nov': [400, 220, 350, 190],
    'Dez': [300, 350, 400, 250]
}

df = pd.DataFrame(vendas_2022, index=lojas)

# Criar a figura e os subplots
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(14, 8))

# Ajustar os espaçamentos entre os subplots
plt.subplots_adjust(wspace=0.3, hspace=0.4)

# Adicionando um título geral para os subplots
fig.suptitle('Vendas no período de janeiro a dezembro de 2022 nas lojas A,B,C e D')

# Adicionar os gráficos em cada um dos subplots com cores diferentes
axs[0, 0].plot(df.loc['A'], color='blue')  # Cor azul para a loja A
axs[0, 0].set_title('Vendas na loja A')
axs[0, 1].plot(df.loc['B'], color='orange')  # Cor laranja para a loja B
axs[0, 1].set_title('Vendas na loja B')
axs[1, 0].plot(df.loc['C'], color='green')  # Cor verde para a loja C
axs[1, 0].set_title('Vendas na loja C')
axs[1, 1].plot(df.loc['D'], color='red')  # Cor vermelha para a loja D
axs[1, 1].set_title('Vendas na loja D')

# Adicionando rótulos para os eixos X e Y
for ax in axs.flat:
    ax.set_xlabel('Mês')
    ax.set_ylabel('Número de vendas')

# Exibir a figura
plt.show()