Пользовательская функция для построения графиков

В предыдущем упражнении вам потребовалось написать следующий код для построения графика:

# 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()

Обратите внимание: с данными о технологических компаниях и компаниях сектора FMCG выполняются одни и те же операции. Это приводит к дублированию кода, что противоречит принципу DRY — «Don't repeat yourself» («Не повторяйся»). Повторяющийся код нежелателен: он увеличивает объём работы и повышает вероятность ошибок. В этом упражнении вы напишете собственную функцию для обработки данных и построения графиков.