ファセットグリッド用のデータ準備

この演習では、次のプロットを作成するために「データを準備」します。 次の演習で実際にプロットを作成します。ここでは次の点を観察しやすい便利なプロットになります。

• テック企業の粗利益率は、FMCG企業よりも分布の広がりが大きいこと
• 各年において、各企業が自社の属する業界の平均と比べてどの程度収益性が高いか

pandas はエイリアス pd、seaborn はエイリアス sns で読み込まれています。pandas の DataFrame dataset も用意してあり、すでに gross_margin 列が計算済みです。