Oranları tek bir şekilde görselleştirme

Bu egzersizde, Microsoft’un brüt kâr marjını (gross margin) ve varlık devir hızını (asset turnover) zaman içinde görselleştirip hesaplayacaksın. Ancak önceki egzersizden farklı olarak, bu kez ikisini tek bir şekilde çizeceksin. Böylece oranlar aynı şekilde yer aldığı için eğilimlerini görsel olarak daha kolay analiz edebileceksin.

Bu egzersizde pandas .melt() fonksiyonunu kullanacaksın. Videoda, fonksiyonda value_vars argümanı belirtilmişti. value_vars, unpivot etmek istediğimiz sütunları ifade eder. Ancak value_vars belirtilmezse, id_vars olmayan tüm sütunlar value_vars olarak alınır.

Varlık devir hızı ve brüt kâr marjı senin için msft DataFrame’inde sırasıyla "asset_turnover" ve "gross_margin" sütunlarında hazırlandı.

Bu egzersiz

Python ile Finansal Tabloları Analiz Etme

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

msft DataFrame’ini geniş formattan uzun formata dönüştür.
Varlık devir hızı ve brüt kâr marjını aynı grafikte, x ekseninde Year olacak şekilde çiz ve Ratio boyutu üzerinde hue ekle.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Convert the DataFrame from wide to long
msft_melt = msft.melt(id_vars=____, value_vars=____, var_name="Ratio")

# Plot the data
plot = sns.lineplot(data=msft_melt, x=____, y=___, hue=____)
plt.show()

plot.xaxis.set_major_locator(MaxNLocator(integer=True))
plt.show()

Kodu Düzenle ve Çalıştır

Bu egzersiz

Python ile Finansal Tabloları Analiz Etme

kursunun bir parçasıdır

IntermediárioNível de habilidade

4.7+

Kursa Ücretsiz Başlayın

In this chapter, you will learn how to read and interpret a balance sheet and compute and use financial ratios to evaluate a company's performance using information from the balance sheet. Additionally, you'll gain hands-on experience using the powerful pandas data manipulation package to analyze a company's financial ratios and compare them to its peers in the industry.

Exercise 1: Introduction to the balance sheet Exercise 2: Match balance sheet items to their class Exercise 3: Relation of assets, liabilities, and shareholders' equity Exercise 4: Practice using the main equation of accounting Exercise 5: Financial ratios from the balance sheet Exercise 6: Match the ratio to its family Exercise 7: Compute the current ratio Exercise 8: Leverage ratios Exercise 9: Computing financial ratios using pandas Exercise 10: Compute current and debt-to-equity ratios Exercise 11: Compute relative difference by industry Exercise 12: Compute ratios by industry

In this chapter, you'll learn how to read and interpret an income statement, calculate key financial ratios, and even create your own functions in Python to automate repetitive tasks. You'll also gain experience using seaborn, a powerful data visualization library, to produce figures to help you understand a company's financial performance.

Exercise 1: Gelir tablosuna giriş Exercise 2: Net geliri hesapla Exercise 3: Gelir tablosundan oranları hesaplama Exercise 4: Gelir tablosu ve bilanço üzerinden oranlar Exercise 5: Kullanıcı tanımlı fonksiyonu güncelleme Exercise 6: Kullanıcı tanımlı fonksiyonu çıkarma yapacak şekilde güncelleme Exercise 7: Kullanıcı tanımlı fonksiyonla oran hesaplama Exercise 8: Kullanıcı tanımlı fonksiyonla birden çok oran hesaplama Exercise 9: Şirket içi analiz için oranların görselleştirilmesi Exercise 10: Oranları görselleştirme Exercise 11: Oranları tek bir şekilde görselleştirme

Geçerli Egzersiz

In this chapter, you’ll analyze the cash flow statement and use its information to compute and interpret financial ratios. Using Seaborn to create informative plots that compare financial ratios across different companies, you'll build on your existing knowledge of Python and data visualization. By the end of this chapter, you'll have the skills to extract insights from cash flow statements using Python and handle messy, real-world data sets with missing data.

Exercise 1: Cash flow statement Exercise 2: Assign cash flow entries to the correct part Exercise 3: Compute net cash flow Exercise 4: Financial ratios from the cash flow statement Exercise 5: Merging financial statements Exercise 6: Compute cash flow statement ratios Exercise 7: Imputing and filling in missing values using averages Exercise 8: Imputing missing values with percentiles Exercise 9: Merging financial statements and filling missing values Exercise 10: Visualizing financial ratios for comparison Exercise 11: Plotting cash flow ratios

In this chapter, you'll learn about the different financial ratios that measure a company's profitability, how to compute them, and how to compare them across other companies. You'll build upon your knowledge of the Seaborn library to create visualizations that help you analyze profitability ratios and identify trends.

Exercise 1: A glimpse into the financial ratios of some industries Exercise 2: Using margins in pivot tables and making a bar plot Exercise 3: Preparing data for a facet grid plot Exercise 4: Making a facet grid plot Exercise 5: User-defined function to make plots Exercise 6: Profitability metrics Exercise 7: Relationship between operating margin and debt-to-equity for real estate companies Exercise 8: Practice with sns.regplot()Exercise 9: Updating the user-defined function for plotting Exercise 10: More on analyzing profitability Exercise 11: Practice making heat maps Exercise 12: Broad analysis Exercise 13: Well done!