Визуализация финансовых коэффициентов для сравнения

Анализ финансовой отчётности на Python

Rohan Chatterjee

Risk Modeler

Построение коэффициентов двух компаний

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")

На графике показан коэффициент текущей ликвидности Coca-Cola и PepsiCo за период с 2008 по 2020 год.

Перегруженность при использовании sns.lineplot()

На этом графике слишком много информации в ограниченном пространстве — он перегружен На графике показаны коэффициент долга к собственному капиталу, текущей ликвидности, быстрой ликвидности и валовая маржа Coca-Cola и PepsiCo на одном изображении. График очень перегружен.

Знакомство с sns.relplot()

Первый шаг — преобразовать DataFrame в длинный формат с помощью melt.
DataFrame до преобразования:

plot_df.head()

На изображении показан широкий DataFrame.

Теперь применим melt к DataFrame

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

На изображении показаны первые строки DataFrame после преобразования.

Построение коэффициентов с помощью 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('')

На графике показаны коэффициент долга к собственному капиталу, текущей ликвидности, быстрой ликвидности и валовая маржа Coca-Cola и PepsiCo, где данные двух компаний отображены на отдельных панелях.

Подробный взгляд на график

Давайте потренируемся!

Анализ финансовой отчётности на Python