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収益のヒストグラム・サブプロット

ニューヨーク証券取引所の企業データで作成した、業種別の色分け（積み上げ棒）による収益ヒストグラムは、各業種がヒストグラム上のどの領域に分布しやすいかを示してくれて有益でした。

しかし、企業側は、ホバーしなくても各業種の分布を把握したいと考えています。先ほどのヒストグラムは、1つのプロットに情報が多すぎて、この分析には不向きです。ただし、複数の独立したプロットにはしたくありません。どうすればこのジレンマを解消できるでしょうか？

あなたのタスクは、業種ごとの企業収益のヒストグラムを、積み上げのサブプロットとして作成し、かつx軸を共有して業種間で意味のある比較ができるようにすることです。

revenues というDataFrameが読み込まれています。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶPlotlyによるデータ可視化入門

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演習の手順

  • 行数3、列数1のサブプロットグリッドを作成し、x軸を共有します。
  • 選択した業種をループし、各業種のヒストグラムのトレースを追加します。
  • 各トレースをサブプロットグリッド内の正しい行に配置します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Create the subplots
fig = make_subplots(rows=____, cols=____, ____=True,
                   subplot_titles=['Tech Industry Revenue', 
                                  'Retail Industry Revenue', 
                                  'Professional Services Industry Revenue'])

# Loop through the industries
row_num = 1
for industry in ['Tech', 'Retail', 'Professional Services']:
    df = revenues[revenues.Industry == industry]
    # Create a histogram
    hist = px.____(df, x='Revenue')
    # Add the trace to the subplot
    fig.____(hist.data[0],
    # Position the trace
    row=____, col=1)
    row_num +=1

# Show the plot
fig.show()
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