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Dropdown für Wachstumsorte

Die australische Regierung möchte verstehen, welche Local Government Areas (LGAs) zuletzt ein starkes Bevölkerungswachstum hatten, um Infrastrukturprojekte besser zu planen.

Sie hat dir Daten zu den Top 5 LGAs nach prozentualem Bevölkerungszuwachs (2018 bis 2019) bereitgestellt und dich gebeten, diese zu visualisieren. Allerdings möchten sie eine bestimmte Region auswählen können oder alles auf einmal sehen.

In dieser Übung erstellst du ein Balkendiagramm dieser Daten mit einem Dropdown-Menü, um zwischen verschiedenen Bundesstaaten zu wechseln und alle Staaten gleichzeitig anzuzeigen.

Dir steht ein pop_growth-DataFrame zur Verfügung, und ein go.Figure()-Objekt wird für dich vorbereitet.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Einführung in die Datenvisualisierung mit Plotly in Python</Kurs>
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Interaktive praktische Übung

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

# Create the figure
fig = go.Figure()

# Loop through the states
for state in ['NSW', 'QLD', 'VIC']:
  	# Subset the DataFrame
    df = pop_growth[pop_growth.State == state]
    # Add a trace for each state subset
    fig.add_trace(px.bar(df, x='Local Government Area', y='Change %').data[0])

# Create the buttons
dropdown_buttons = [
{'label': "ALL", 'method': "____", 'args': [{"visible": [True, True, True]}, {"title": "ALL"}]},
{'label': "NSW", 'method': "____", 'args': [{"visible": [____, ____, ____]}, {"title": "NSW"}]},
{'label': "QLD", 'method': "____", 'args': [{"visible": [____, ____, ____]}, {"title": "QLD"}]},
{'label': "VIC", 'method': "____", 'args': [{"visible": [____, ____, ____]}, {"title": "VIC"}]},
]
Code bearbeiten und ausführen