Wizualizacja wskaźników przepływów pieniężnych
Czasem warto przedstawić kilka wykresów liniowych na jednym rysunku. Zbyt wiele linii w jednym wykresie może jednak utrudnić odczyt danych. Elegantszym rozwiązaniem jest podział na osobne panele (ang. facets) – wykres będzie wtedy czytelniejszy i bardziej przejrzysty.
DataFrame plot_df został już dla ciebie wczytany. Zawiera kolumny "Year", "company", "cash_flow_to_net_income" i "operating_cash_flow". Biblioteka Seaborn jest dostępna pod aliasem sns.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Analiza sprawozdań finansowych w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Użyj metody
.melt()naplot_df, aby przygotować dane do wizualizacji. - Skorzystaj z
sns.relplot(), aby stworzyć wykres liniowy wskaźnika przepływów pieniężnych do zysku netto oraz wskaźnika operacyjnych przepływów pieniężnych dla Apple'a i Microsoftu w czasie, z parametremhuewedług wymiaru"Ratio".
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Melt the DataFrame to prepare for plotting
melt_data = plot_df.melt(____, var_name="Ratio")
# Plot your melted DataFrame
sns.relplot(data=____, x=____, y=____, col=____, kind=____, hue=____)
plt.show()