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매출 히스토그램 서브플롯

뉴욕 증권거래소 기업 데이터를 바탕으로, 업종별 색상(누적 막대)을 사용해 만든 매출 히스토그램은 각 업종이 히스토그램의 어느 구간에 분포하는지 잘 보여줬어요.

하지만 기업은 마우스를 올리지 않고도 각 업종의 분포를 바로 파악하길 원해요. 이전 히스토그램은 한 그래프에 정보가 너무 많아서 이 분석에는 적합하지 않지만, 그렇다고 여러 개의 별도 플롯을 원하지는 않아요. 이 문제를 어떻게 해결할 수 있을까요?

여러분의 과제는 업종별 기업 매출 히스토그램을 누적 서브플롯으로 만들고, 업종 간 의미 있는 비교가 가능하도록 x축을 공유하도록 설정하는 것입니다.

revenues DataFrame이 미리 로드되어 있어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 Plotly 데이터 시각화 입문

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연습 안내

  • 3행 1열의 서브플롯 그리드를 만들고 x축을 공유하세요.
  • 선택된 업종을 순회(loop)하면서 각 업종에 대한 히스토그램 트레이스를 추가하세요.
  • 각 트레이스를 서브플롯 그리드의 올바른 행에 배치하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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()
코드 편집 및 실행