Creación de categorías anidadas

Para tu gráfico final, las inmobiliarias quieren que presentes las ventas de propiedades a lo largo del año, mostrando meses y trimestres en el eje x.

Parte del código para añadir meses y trimestres al conjunto de datos de Melbourne ya está precargado. Hay que crear la variable factors, que representará los meses y sus trimestres correspondientes. También es necesario agrupar los datos por estas dos columnas recién creadas para calcular las ventas totales sumando la columna "price".

Este ejercicio forma parte del curso

Visualización de datos interactiva con Bokeh

Ver curso

Instrucciones del ejercicio

Completa factors, introduciendo los trimestres correspondientes y los meses asociados.
Crea grouped_melb agrupando melb por "month" y "quarter", calculando el total de la columna "price".

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

melb["month"] = melb["date"].dt.month
quarters = {1: "Q1", 2:"Q1", 3:"Q1", 4:"Q2", 5:"Q2", 6:"Q2", 7:"Q3", 8:"Q3", 9:"Q3", 10:"Q4", 11:"Q4", 12:"Q4"}
melb["quarter"] = melb["month"].replace(quarters)
melb["month"] = melb["month"].replace({1:"January", 2:"February", 3:"March", 4:"April", 5:"May", 6:"June", 7:"July", 8:"August", 9:"September", 10:"October", 11:"November", 12:"December"})

# Create factors
factors = [("Q1", "January"), ("____", "February"), ("____", "March"), 
           ("Q2", "April"), ("____", "____"), ("____", "____"), 
           ("Q3", "July"), ("____", "____"), ("____", "____"), 
           ("Q4", "October"), ("____", "____"), ("____", "____")]

# Calculate total sales by month and quarter
grouped_melb = melb.groupby(["____", "____"], as_index=False)["____"].sum()
grouped_melb.sort_values("quarter", inplace=True)
print(grouped_melb.head())

Editar y ejecutar código