Verkäufe im Zeitverlauf

Die Maklerbüros haben dich nun gebeten, die Aktivität auf dem Immobilienmarkt zu untersuchen, um Veränderungen der Gesamtverkäufe im Zeitverlauf zu visualisieren. Der DataFrame melb wurde nach date gruppiert, diesmal mit der Summe der Spalte price zur Berechnung der Gesamtverkäufe, und als melb_sales gespeichert:

melb_sales = melb.groupby("date", as_index=False)["price"].sum()

source wurde aus melb_sales erstellt und für dich vorab geladen. Deine Aufgabe ist es, ein Plot zu formatieren, das die Visualisierung mit aussagekräftigen Achsen darstellt, damit sich Erkenntnisse ableiten lassen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Interaktive Datenvisualisierung mit Bokeh</Kurs>

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Übungsanweisungen

Importiere die Klassen, die benötigt werden, um die Achsenbeschriftungen in das Format datetime bzw. numeric zu ändern.
Füge dem Figure Linien-Glyphen hinzu und setze y auf "price" und x auf "date" aus source.
Aktualisiere das Format der x-Achse: Monate als drei Buchstaben und Jahre als vier Ziffern.
Setze das Format der y-Achse auf "$0a", um die Anzeige in Millionen US-Dollar zu erhalten.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Import the second formatter
from bokeh.models import ____, ____
fig = figure(x_axis_label="Date", y_axis_label="Sales")

# Add line glyphs
fig.line(____)

# Format the x-axis format
fig.____[____].____ = ____(months="____")

# Format the y-axis format
fig.____[____].____ = ____(format="____")

output_file(filename="melbourne_sales.html")
show(fig)

Code bearbeiten und ausführen