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Kennzahlen in einer Abbildung plotten

In dieser Übung wirst du die Bruttomarge (gross margin) und die Kapitalumschlagshäufigkeit (asset turnover) von Microsoft über die Zeit plotten und berechnen. Anders als in der letzten Übung zeichnest du sie hier in einer einzigen Abbildung. So kannst du die Entwicklung dieser Kennzahlen besser visuell analysieren, da beide im selben Diagramm dargestellt sind.

Du verwendest in dieser Übung die pandas-Funktion .melt(). Im Video wurde das Argument value_vars in der Funktion angegeben. value_vars bezieht sich auf die Spalten, die wir entpivotieren möchten. Wenn value_vars jedoch nicht angegeben ist, werden alle Spalten, die nicht id_vars sind, als value_vars verwendet.

Die Kennzahlen Asset Turnover und Gross Margin wurden für dich bereits im DataFrame msft berechnet und stehen in den Spalten "asset_turnover" bzw. "gross_margin" zur Verfügung.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Finanzberichte mit Python analysieren

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Anleitung zur Übung

  • Wandle den DataFrame msft vom breiten ins lange Format um.
  • Plotte die Kennzahlen Asset Turnover und Gross Margin im selben Diagramm mit Year auf der x-Achse und füge hue über die Dimension Ratio hinzu.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Convert the DataFrame from wide to long
msft_melt = msft.melt(id_vars=____, value_vars=____, var_name="Ratio")

# Plot the data
plot = sns.lineplot(data=msft_melt, x=____, y=___, hue=____)
plt.show()

plot.xaxis.set_major_locator(MaxNLocator(integer=True))
plt.show()
Code bearbeiten und ausführen