Kom igångKom igång gratis

Användardefinierad funktion för att skapa diagram

I den föregående övningen behövde du skriva följande kod för att skapa diagrammet:

# 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()

Lägg märke till att vi utför samma åtgärder på tech- och FMCG-datamängderna i den här övningen. Det är repetitivt och strider mot kodningsprincipen DRY – Don't repeat yourself. Repetitiv kod är problematisk eftersom den ökar ditt arbete och gör koden mer felbenägen. I den här övningen definierar du en egen funktion för att bearbeta data och skapa diagram.

Den här övningen är en del av kursen

Analysera finansiella rapporter i Python

Visa kurs

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Gör teori till handling med en av våra interaktiva övningar

Starta övningen