การพล็อตอัตราส่วนกระแสเงินสด
บางครั้งอาจต้องการพล็อตกราฟเส้นหลายเส้นในภาพเดียวกัน แต่ถ้ามีเส้นมากเกินไปในกราฟเดียว จะทำให้อ่านได้ยาก การแบ่งออกเป็น facet แยกกันสำหรับแต่ละเส้นเป็นวิธีที่สะอาดกว่า ทำให้กราฟดูเป็นระเบียบและตีความได้ง่ายขึ้น
โหลด DataFrame ชื่อ plot_df ไว้ให้แล้ว โดยมีคอลัมน์ "Year", "company", "cash_flow_to_net_income" และ "operating_cash_flow" และโหลด Seaborn ด้วย alias sns เรียบร้อยแล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การวิเคราะห์งบการเงินด้วย Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- Melt
plot_dfเพื่อเตรียมข้อมูลสำหรับการพล็อต - ใช้
sns.relplot()เพื่อสร้างกราฟเส้นแสดงอัตราส่วน cash flow to net income และ operating cash flow ของ Apple และ Microsoft ตามช่วงเวลา โดยกำหนดhueตามมิติของ"Ratio"
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# 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()