Aan de slagGa gratis aan de slag

Subplots met histogrammen van omzet

Het omzet-histogram met kleuren per industrie (met gestapelde balken) dat je hebt gemaakt voor het New York Stock Exchange-bedrijf was verhelderend, omdat het liet zien welke industrieën in welk deel van het histogram vielen.

Het bedrijf wil echter de verdeling per industrie begrijpen zonder te hoeven hoveren om dit te zien. Het vorige histogram bevat te veel in één enkele plot voor deze analyse, maar meerdere losse plots willen ze ook niet. Hoe kun je dit dilemma oplossen?

Je taak is om een histogram van bedrijfsomzetten per industrie te maken als een gestapelde subplot met een gedeelde x-as, zodat industrieën zinvol te vergelijken zijn.

Er is een revenues DataFrame voor je ingeladen.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Introductie tot datavisualisatie met Plotly in Python

Cursus bekijken

Oefeninstructies

  • Maak een subplot-raster met 3 rijen en 1 kolom, en deel de x-as.
  • Loop door de geselecteerde industrieën en voeg voor elke industrie een histogram-trace toe.
  • Plaats elke trace in de juiste rij van het subplot-raster.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# 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()
Code bewerken en uitvoeren