#conjunto de dados
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]
}
#transformando o dicionário em um dataframe
vendas_2022 = pd.DataFrame(vendas_2022)
#atribuindo as lojas como índice
vendas_2022.index = lojas
#gravando estatísticas dos dados
estatisticas = vendas_2022.describe()
#obtendo o maior valor das vendas
maior_venda = max(estatisticas.loc['max']) + 100
#criando subplots para geração dos gráficos (matriz 2 x 2)
figura_vendas, eixo_vendas = plt.subplots(2, 2, figsize = (15, 8))
figura_vendas.suptitle('Comparando dados de diferentes lojas')
figura_vendas.subplots_adjust(hspace = 0.3)
#configurando gráfico 1
eixo_vendas[0,0].plot(vendas_2022.loc['A', vendas_2022.columns])
eixo_vendas[0,0].set_title('Loja A')
#configurando gráfico 2
eixo_vendas[0,1].plot(vendas_2022.loc['B', vendas_2022.columns])
eixo_vendas[0,1].set_title('Loja B')
#configurando gráfico 3
eixo_vendas[1,0].plot(vendas_2022.loc['C', vendas_2022.columns])
eixo_vendas[1,0].set_title('Loja C')
#configurando gráfico 4
eixo_vendas[1,1].plot(vendas_2022.loc['D', vendas_2022.columns])
eixo_vendas[1,1].set_title('Loja D')
#configurando rótulos dos eixos x e y
for eixo in eixo_vendas.flat:
eixo.set_xlabel('Meses')
eixo.set_ylabel('Vendas')
#definindo valores mínimo e máximo para cada gráfico
for eixo in eixo_vendas.ravel():
eixo.set_ylim(0, maior_venda)
plt.show()
