Zelfgedefinieerde functie om plots te maken

In de vorige oefening schreef je deze code om de plot te maken:

# Subset tech- en fmcg-bedrijven
subset_dat = dataset.loc[dataset["comp_type"].isin(["tech", "fmcg"])]

# Bereken de jaarlijkse gemiddelde brutomargeverhouding van tech- en fmcg-bedrijven
subset_dat_avg = subset_dat.pivot_table(index=["Year", "comp_type"], values = "gross_margin").reset_index()

# Kolom company toevoegen
subset_dat_avg["company"] = np.where(subset_dat_avg["comp_type"]=="tech", "Avg tech", "Avg fmcg")

# DataFrames samenvoegen
plot_df = pd.concat([subset_dat, subset_dat_avg], axis=0)

# Maak de plot
sns.relplot(data=plot_df.reset_index(drop=True), x="Year", y="gross_margin", hue="company", col="comp_type", kind="line")
plt.show()
plt.close()

Merk op dat we in deze oefening dezelfde handelingen uitvoeren op de DataFrames voor tech en FMCG. Dat is repetitief en gaat in tegen het DRY‑principe: Don't repeat yourself. Repetitieve code is ongunstig omdat het meer werk kost en je code foutgevoeliger maakt. In deze oefening definieer je je eigen functie om gegevens te verwerken en figuren te plotten.