Créer des catégories imbriquées

Pour votre tracé final, les courtiers immobiliers souhaitent que vous présentiez les ventes de propriétés sur l'année, avec les mois et les trimestres sur l'axe des x.

Une partie du code pour ajouter les mois et les trimestres au jeu de données de Melbourne a été préchargée pour vous. La variable factors, qui représentera les mois et leurs trimestres correspondants, doit être créée. Les données doivent aussi être regroupées selon ces deux nouvelles colonnes afin de calculer le total des ventes en faisant la somme de la colonne "price".

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Visualisation de données interactive avec Bokeh

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Instructions de l’exercice

Complétez factors en saisissant les trimestres pertinents et les mois associés.
Créez grouped_melb en regroupant melb selon "month" et "quarter", puis en calculant le total de la colonne "price".

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

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())

Modifier et exécuter le code