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यूज़र-डिफ़ाइंड फंक्शन को अपडेट करना

यूज़र-डिफ़ाइंड फंक्शंस दोहराए जाने वाले काम को घटाने का बढ़िया तरीका हैं। वीडियो में परिभाषित फंक्शन नीचे दिया गया है:

def compute_ratio(df, numerator, denominator,
                  ratio_name):
    df[ratio_name] = df[numerator] / df[denominator]
    return df

ध्यान दें कि हमारे द्वारा परिभाषित फंक्शन सीधे ऐसे रेशियो नहीं निकाल सकता जिनमें न्यूमेरेटर और डिनॉमिनेटर में मानों को जोड़ना या घटाना पड़े, जैसे ऑपरेटिंग या ग्रॉस मार्जिन रेशियो।

इस अभ्यास में, आप इस फंक्शन को अपडेट करेंगे ताकि इसे उन रेशियो के लिए भी इस्तेमाल किया जा सके जिनमें न्यूमेरेटर और डिनॉमिनेटर में जोड़ शामिल हो।

आप एक pandas फंक्शन .sum() का उपयोग करेंगे, जो DataFrame में किसी ऐक्सिस पर जोड़ सकता है। ऐक्सिस 0 का मतलब है पंक्तियाँ (rows), इसलिए यह पंक्तियों पर मानों को जोड़ देगा और हर कॉलम के लिए एक मान लौटाएगा। ऐक्सिस 1 का मतलब है कॉलम्स, इसलिए यह df में अलग-अलग कॉलम्स के मान जोड़कर हर पंक्ति के लिए एक मान लौटाएगा। आप df.sum(axis=1) को df[column_1] + ... + df[column_n] के समतुल्य मान सकते हैं। pd.sum() में डिफ़ॉल्ट ऐक्सिस 0 होता है।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Financial Statements का विश्लेषण

पाठ्यक्रम देखें

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Update the function
def compute_ratio(df, numerator, denominator, ratio_name):
    df[ratio_name] = df[numerator]____ / df[denominator]____
    return df
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