ПочатиПочніть безкоштовно

Побудова графіків коефіцієнтів в одній фігурі

У цій вправі ви побудуєте графік і обчислите валову маржу (gross margin) та коефіцієнт оборотності активів (asset turnover) Microsoft у динаміці. Але на відміну від попередньої вправи, тут ви зобразите їх на одній фігурі. Це допоможе візуально проаналізувати тенденції, адже обидва коефіцієнти показані разом.

У цій вправі ви скористаєтеся функцією pandas .melt(). У відео аргумент value_vars був явно заданий у функції. value_vars — це стовпці, які ми хочемо розгорнути (unpivot). Однак якщо value_vars не вказано, то всі стовпці, які не входять до id_vars, будуть розцінені як value_vars.

Коефіцієнти оборотності активів і валової маржі вже обчислені для вас у датафреймі msft — у стовпцях "asset_turnover" та "gross_margin" відповідно.

Ця вправа є частиною курсу

Аналіз фінансової звітності в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Перетворіть датафрейм msft із широкого у довгий формат.
  • Побудуйте на одному графіку коефіцієнт оборотності активів і валову маржу з Year по осі x та додайте hue за виміром Ratio.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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()
Редагувати та запускати код