НачатьНачать бесплатно

Субграфики с гистограммами выручки

Гистограмма выручки с цветовой разбивкой по отраслям (с составными столбцами), которую вы создали для компании с Нью-Йоркской фондовой биржи, оказалась весьма информативной: она наглядно показала, какие отрасли занимают те или иные позиции в распределении.

Однако компания хочет изучить распределение по каждой отрасли отдельно, не прибегая к наведению курсора. Предыдущая гистограмма содержит слишком много данных в одном графике для такого анализа, но несколько отдельных графиков тоже не подходят. Как решить эту задачу?

Ваша цель — построить гистограмму выручки компаний по отраслям в виде составных субграфиков с общей осью X, чтобы обеспечить наглядное сравнение отраслей.

Для вас уже загружен DataFrame revenues.

Это упражнение является частью курса

Введение в визуализацию данных с Plotly на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Создайте сетку субграфиков из 3 строк и 1 столбца с общей осью X.
  • Пройдитесь в цикле по выбранным отраслям и добавьте трассировку гистограммы для каждой из них.
  • Разместите каждую трассировку в соответствующей строке сетки субграфиков.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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()
Редактировать и запускать код