Funkcja zdefiniowana przez użytkownika do tworzenia wykresów
W poprzednim ćwiczeniu musiałeś napisać następujący kod, aby stworzyć wykres:
# Subset tech and fmcg companies
subset_dat = dataset.loc[dataset["comp_type"].isin(["tech", "fmcg"])]
# Compute yearly average gross margin ratio of tech and fmcg companies
subset_dat_avg = subset_dat.pivot_table(index=["Year", "comp_type"], values = "gross_margin").reset_index()
# Add column company
subset_dat_avg["company"] = np.where(subset_dat_avg["comp_type"]=="tech", "Avg tech", "Avg fmcg")
# Concat the DataFrames
plot_df = pd.concat([subset_dat, subset_dat_avg], axis=0)
# Make the 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()
Zwróć uwagę, że w tym ćwiczeniu wykonujemy te same operacje na ramkach danych dla firm technologicznych i FMCG. To podejście jest powtarzalne i stoi w sprzeczności z zasadą programowania DRY – Don't Repeat Yourself (nie powtarzaj się). Powtarzalny kod jest niekorzystny, bo zwiększa nakład pracy i sprawia, że kod jest bardziej podatny na błędy. W tym ćwiczeniu zdefiniujesz własną funkcję do przetwarzania danych i tworzenia wykresów.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Analiza sprawozdań finansowych w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Przekształć teorię w praktykę dzięki jednemu z naszych interaktywnych ćwiczeń
Rozpocznij ćwiczenie