Začněte nyníZačněte zdarma

Uživatelsky definovaná funkce pro tvorbu grafů

V předchozím cvičení jsi k vytvoření grafu musel/a napsat tento kód:

# Subset tech and fmcg companies
subset_dat = dataset.loc[dataset["comp_type"].isin(["tech", "fmcg"])]

# Compute yearly average gross margin ratio of tech and fmcg companies
subset_dat_avg = subset_dat.pivot_table(index=["Year", "comp_type"], values = "gross_margin").reset_index()

# Add column company
subset_dat_avg["company"] = np.where(subset_dat_avg["comp_type"]=="tech", "Avg tech", "Avg fmcg")

# Concat the DataFrames
plot_df = pd.concat([subset_dat, subset_dat_avg], axis=0)

# Make the plot
sns.relplot(data=plot_df.reset_index(drop=True), x="Year", y="gross_margin", hue="company", col="comp_type", kind="line")
plt.show()
plt.close()

Všimni si, že v tomto cvičení provádíme stejné operace na DataFramech pro tech a FMCG společnosti. To je zbytečné opakování, které odporuje programátorskému principu DRY – Don't repeat yourself (neopakuj se). Opakující se kód je nežádoucí, protože zvyšuje množství práce a zvyšuje riziko chyb. V tomto cvičení si napíšeš vlastní funkci pro zpracování dat a vykreslení grafů.

Toto cvičení je součástí kurzu

Analýza finančních výkazů v Pythonu

Zobrazit kurz

Interaktivní praktické cvičení

Proměňte teorii v praxi s jedním z našich interaktivních cvičení

Začít cvičení