Financiële ratio’s visualiseren voor vergelijking

Financiële overzichten analyseren in Python

Rohan Chatterjee

Risk Modeler

Ratio’s van twee bedrijven plotten

sns.set_style("whitegrid")
ax = sns.lineplot(data=current_ratio,
        x="Year",y='current_ratio',
        hue="company", alpha=0.7)
plt.xlabel("Year")
plt.ylabel("Current Ratio")

Deze afbeelding toont de current ratio van Coca-Cola en PepsiCo van 2008 tot 2020.

Overcrowding met sns.lineplot()

Deze grafiek bevat te veel info op te weinig ruimte en is daardoor overvol Deze afbeelding toont schuld/eigen vermogen, current ratio, quick ratio en brutomarge van Coca-Cola en PepsiCo in één grafiek. De afbeelding is erg druk.

Introductie van sns.relplot()

Smelt eerst de DataFrame om longitudinale data te krijgen.
De “on-gesmolten” DataFrame:

plot_df.head()

De afbeelding toont een brede DataFrame.

Smelt nu de DataFrame

plot_df_melt = plot_df.melt(id_vars = ['company','Year'], var_name = "Ratio")

De afbeelding toont de eerste rijen van een gesmolten DataFrame.

Ratio’s plotten met sns.relplot()

ax = sns.relplot(data=df_melt, x="Year",
                 y="value", hue="Ratio",
                 alpha=0.7,
                 col='company',
                 kind='line')
ax.set_ylabels('')
ax.set_xlabels('')

Deze afbeelding toont de schuld/eigen vermogen, current ratio, quick ratio en brutomarge van Coca-Cola en PepsiCo. De ratio’s van de twee bedrijven staan in twee verschillende panelen.

De visual van dichterbij

Deze afbeelding toont de schuld/eigen vermogen, current ratio, quick ratio en brutomarge van Coca-Cola en PepsiCo. De ratio’s van de twee bedrijven staan in twee verschillende panelen.

Laten we oefenen!

Financiële overzichten analyseren in Python