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Exercício

플로팅을 위한 사용자 정의 함수 업데이트하기

이전에 연습에서 사용했던 플롯 생성 함수를 떠올려 보세요:

def make_plot(dataset, ratio, comp_type):
  whole_dat = []
  for industry in comp_type:
    dat = dataset.loc[dataset["comp_type"]==industry]
    dat_avg = dat.pivot_table(index="Year",
                              values=ratio).reset_index()
    dat_avg["company"] = f"Avg {type}"
    dat_avg["comp_type"] = industry
    whole_dat.append(pd.concat([dat,
                                dat_avg]))

  plot_df = pd.concat(whole_dat).reset_index(drop=True)
  sns.relplot(data=plot_df,
              x="Year",
              y="gross_margin",
              hue="company",
              col="comp_type",
              kind="line")
  plt.show()
  plt.close()

이 함수는 x축에 연도만 두는 선 그래프만 만들 수 있다는 점에 주목하세요. 이 연습에서는 이 함수의 업데이트된 버전을 알아봅니다.

Instruções 1/3

undefined XP
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    3

Pergunta

함수가 다음과 같이 업데이트되었어요:

def make_plot_updated(dataset, x, y, kind, comp_type):
  whole_dat = []
  for industry in comp_type:
    dat = dataset.loc[dataset["comp_type"]==industry]
    values = [x,y if y!="Year" else x]
    dat_avg = dat.pivot_table(index="Year",
                              values=values).reset_index()
    dat_avg = dat_avg.loc[:,
                          ~dat_avg.columns.duplicated()]
    dat_avg["company"] = f"Avg {type}"
    dat_avg["comp_type"] = industry
    whole_dat.append(pd.concat([dat, dat_avg]))

  plot_df = pd.concat(whole_dat).reset_index(drop=True)
  sns.relplot(data=plot_df,
              x=x,
              y=y,
              hue="company",
              col="comp_type",
              kind=kind)
  plt.show()
  plt.close()

위 코드에서 whole_dat는 리스트이며, .append(x) 명령은 적용된 리스트(여기서는 whole_dat)의 끝에 x를 덧붙입니다.

아래에서 올바른 옵션을 선택하세요. 이 함수는 콘솔에 로드되어 있으니 직접 테스트할 수 있어요. pandas DataFrame dataset도 제공되며, operating margin과 debt-to-equity ratio가 계산되어 있습니다.

Respostas possíveis