Vizualizarea ratiourilor financiare pentru comparație

Analiza situațiilor financiare în Python

Rohan Chatterjee

Risk Modeler

Reprezentarea ratiourilor a două companii

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")

Imaginea prezintă rata curentă pentru Coca-Cola și PepsiCo în perioada 2008–2020.

Aglomerare la utilizarea sns.lineplot()

Graficul conține prea multe informații într-un spațiu prea mic, devenind aglomerat Imaginea prezintă raportul datorie/capital propriu, rata curentă, rata rapidă și marja brută pentru Coca-Cola și PepsiCo într-un singur grafic aglomerat.

Introducere în sns.relplot()

Primul pas este transformarea DataFrame-ului pentru a obține date longitudinale.
DataFrame-ul „netransformat":

plot_df.head()

Imaginea prezintă un DataFrame în format larg.

Transformați acum DataFrame-ul

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

Imaginea prezintă primele rânduri ale unui DataFrame transformat.

Reprezentarea ratiourilor cu 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('')

Imaginea prezintă raportul datorie/capital propriu, rata curentă, rata rapidă și marja brută pentru Coca-Cola și PepsiCo, afișate în panouri separate.

O privire mai atentă asupra graficului

Imaginea prezintă raportul datorie/capital propriu, rata curentă, rata rapidă și marja brută pentru Coca-Cola și PepsiCo, afișate în panouri separate.

Să exersăm!

Analiza situațiilor financiare în Python