Usar gridplot

Las inmobiliarias quieren analizar cómo varía la relación entre el tamaño de la propiedad y el precio en las cuatro regiones de Melbourne:

"Northern", "Western", "Eastern" y "Southern".

¡Es una gran ocasión para usar gridplot, mostrando una subgráfica por cada región!

Este ejercicio forma parte del curso

Visualización de datos interactiva con Bokeh

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Instrucciones del ejercicio

Importa gridplot.
Crea df filtrando melb por la región deseada.
Completa el código para añadir glifos de círculo a fig, representando x como la columna de superficie construida y y como el precio, desde source, y legend_label como region.
Muestra las subgráficas en una cuadrícula usando dos columnas.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Import gridplot
from ____.____ import ____
plots = []

# Complete for loop to create plots
for region in ["Northern", "Western", "Southern", "Eastern"]:
  df = melb.loc[melb["region"] == ____]
  source = ColumnDataSource(data=df)
  fig = figure(x_axis_label="Building Area (Meters Squared)", y_axis_label="Price")
  fig.circle(x="____", y="____", source=____, legend_label=____)
  fig.yaxis[0].formatter = NumeralTickFormatter(format="$0a")
  plots.append(fig)

# Display plot
output_file(filename="gridplot.html")
show(____(____, ncols=____))

Editar y ejecutar código