Se solicita el desarrollo de un programa en Python para el Simposio Internacional de Desarrollo Empresarial. Se proporciona un archivo llamado "1_EmpresasInversiones-One.csv" que contiene datos en las disertaciones del simposio. El programa debe incluir las siguientes funcionalidades: Análisis del Archivo de Datos: Cambie los valores vacíos en la columna "País" por "SIN DATOS". Eliminar las filas que contengan valores vacíos. Eliminar el símbolo "$" de las columnas "Ingresos Anuales(USD MM)" y "Gastos Anuales(USD MM)". Usar la función "describe()" para imprimir y explicar al menos dos estadísticas de dos columnas. Analítica de Datos 1: Crear un gráfico de barras apiladas u otro tipo de gráfico que muestre la proporción de Ingresos / Gastos de cada industria agrupada por el año de fundación. Desarrolle una función que calcule la proporción solicitada para su uso en el gráfico. Mostrar el título del gráfico, colores apropiados y descripción de los ejes. Imprimir en la consola las conclusiones obtenidas del gráfico. Analítica de Datos 2: Crear un dataframe o estructura de datos que responda a la pregunta: "Identifique el porcentaje de gastos anuales acumulados, por país, de empresas fundadas entre los años 2002 y 2009 en las industrias de Energía y Transporte". Mostrar el marco de datos resultante. Crear un gráfico que visualice la información de forma clara, con nombre, colores y definición de porcentajes y países analizados. Desarrollar una función para guardar el dataframe resultó en un archivo llamado "DF_P3.txt". Incluir en el archivo una interpretación del gráfico que explique la pregunta planteada. Se debe desarrollar un menú principal con al menos 4 opciones y funciones para estructurar el menú y llamar a las opciones.

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('1_EmpresasInversiones-One.csv')

def analisisArchivoDatos():
  df['Pais'] = df['Pais'].fillna('SIN DATOS')
  df = df.dropna()
  df['Ingresos Anuales(USD MM)'] = df['Ingresos Anuales(USD MM)'].str.replace('$','')
  df['Gastos Anuales(USD MM)'] = df['Gastos Anuales(USD MM)'].str.replace('$','')
  df['Ingresos Anuales(USD MM)'] = df['Ingresos Anuales(USD MM)'].astype(float)
  df['Gastos Anuales(USD MM)'] = df['Gastos Anuales(USD MM)'].astype(float)
  print(df)
  print(df['Industria'].