Resolução do desafio: Visualizando dados de vendas de diferentes lojas

Abaixo, compartilho o código que utilizei para a resolução do desafio proposto:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

## Dados fornecidos
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]
}

# Definindo DataFrame inicial
df = pd.DataFrame(vendas_2022, index=lojas)
df


# Criação do gráfico
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(15,7))
fig.subplots_adjust(hspace=0.5)
fig.suptitle('Tendências de vendas por loja do ano de 2022')


axs[0,0].plot(df.loc['A', df.columns])
axs[0,0].set_title('Vendas loja A')

axs[0,1].plot(df.loc['B', df.columns])
axs[0,1].set_title('Vendas loja B')

axs[1,0].plot(df.loc['C', df.columns])
axs[1,0].set_title('Vendas loja C')

axs[1,1].plot(df.loc['D', df.columns])
axs[1,1].set_title('Vendas loja D')

# Definindo o valor máximo que existe no dataframe
# E deixando ymax com 10% a mais deste valor
ymax = df.max().max()
ymax = int(ymax + (ymax*0.10))

for ax in axs.flat:
  ax.set_xlabel('Meses')
  ax.set_ylabel('Quantidade de Vendas')
  ax.grid()
  ax.set_ylim(0, ymax) 



plt.show()