Desplegable de precios de vivienda
Trabajas como analista de datos para una empresa de inversión inmobiliaria. La empresa te ha pedido que les ayudes a entender la rentabilidad de los precios de las propiedades en varios barrios clave de Sídney durante los últimos cinco años. Tu trabajo complementará el análisis cualitativo de estos barrios. Quieren poder visualizar cada barrio por separado y cambiar entre ellos fácilmente.
Te han proporcionado algunos datos sobre los precios de estos barrios en 2015 y 2020.
En este ejercicio, tu tarea es crear un gráfico de líneas con un desplegable para seleccionar cada barrio. Además, han identificado que uno de los barrios está creciendo mucho, así que quieres añadir una anotación solo a esa serie. ¡Aceptas el reto!
Tienes disponible un DataFrame house_prices, y se creará por ti un objeto go.Figure().
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción a la visualización de datos con Plotly en Python
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# Create the figure
fig = go.Figure()
# Loop through the suburbs
for suburb in ['Greenacre', 'Lakemba']:
# Subset the DataFrame
df = house_prices[house_prices.Suburb == suburb]
# Add a trace for each suburb subset
fig.add_trace(px.line(df, x='Year', y='Median House Price').data[0])
# Annotation
ga_annotation=[{'text': 'Price boom!', 'showarrow': True, 'x': 'Year: 2018', 'y': 712678}]
# Create the buttons
dropdown_buttons = [
{'label': "Greenacre", 'method': "update", 'args': [{"visible": [____, ____]}, {'title': 'Greenacre', 'annotations': ____}]},
{'label': "Lakemba", 'method': "update", 'args': [{"visible": [____, ____]}, {'title': 'Lakemba', 'annotations': []}]},
]