De door de gebruiker gedefinieerde plotfunctie bijwerken
Denk terug aan de functie om grafieken te maken uit een eerdere oefening:
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()
Merk op dat deze functie alleen lijngrafieken kan maken met het jaar op de x-as. In deze oefening maak je kennis met een bijgewerkte versie van deze functie.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Financiële overzichten analyseren in Python
Praktische interactieve oefening
Zet theorie om in actie met een van onze interactieve oefeningen.
Begin met trainen