Olá, Mateus! Como vai?
Muito bem! Continue resolvendo os desafios e compartilhando com a comunidade Alura.
Observei que você explorou o uso de consultas SQL para relacionar tabelas e calcular métricas de vendas, utilizou muito bem o Pandas para manipular os dados retornados e ainda compreendeu a importância do Matplotlib para visualizar os produtos mais vendidos de forma clara.
Uma dica interessante para o futuro é usar o merge do Pandas para unir DataFrames diretamente em Python, sem depender de SQL. Dessa forma:
df_merged = pd.merge(itens_pedidos, produtos, on='PRODUTO_ID')
df_merged['Valor_Total'] = df_merged['QUANTIDADE'] * df_merged['VALOR_UNITARIO']
Resultado: Cria um novo DataFrame com os dados combinados e calcula o valor total diretamente.
Isso faz com que você tenha mais flexibilidade para análises complexas, que podem ser muito úteis para dashboards ou relatórios dinâmicos.
Para saber mais:
Sugestão de conteúdo para você mergulhar ainda mais sobre o tema:
Alguns materiais estão em inglês, mas é possível compreendê-los usando o recurso de tradução de páginas do próprio navegador.
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