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Facet grid प्लॉट बनाना

पिछले अभ्यास में, आपने यह कोड लिखा था:

# 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)

इस कोड ने डेटा को निम्न प्लॉट बनाने के लिए तैयार किया था: This plot shows the gross margin of tech companies, FMCG companies, the average tech company, and the average FMCG companies over many years.

अब प्लॉट बनाने की बारी है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Financial Statements का विश्लेषण

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • seaborn का उपयोग करके विवरण में बताए गए facet grid प्लॉट के लिए DataFrame plot_df का उपयोग करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Make the plot
sns.relplot(data=plot_df.reset_index(drop=True), ____)
plt.show()
plt.close()
कोड संपादित करें और चलाएँ