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Créer un graphique en grille de facettes

Dans l'exercice précédent, vous avez écrit le code suivant :

# 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)

Ce code a préparé les données pour produire le graphique suivant : Ce graphique présente la marge brute des entreprises technologiques, des entreprises de produits de grande consommation (FMCG), de l'entreprise technologique moyenne et de l'entreprise de produits de grande consommation moyenne sur plusieurs années.

Il est maintenant temps de tracer le graphique.

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Analyser les états financiers avec Python

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Instructions de l’exercice

  • Utilisez le DataFrame plot_df pour créer le graphique en grille de facettes décrit, avec seaborn.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Make the plot
sns.relplot(data=plot_df.reset_index(drop=True), ____)
plt.show()
plt.close()
Modifier et exécuter le code