Ventes au fil du temps
Les courtiers vous ont maintenant demandé d'examiner l'activité du marché immobilier afin de visualiser l'évolution du total des ventes dans le temps. Le DataFrame melb a été groupé selon date, en calculant cette fois le total des ventes à l'aide de la somme de la colonne price, puis enregistré dans melb_sales :
melb_sales = melb.groupby("date", as_index=False)["price"].sum()
source a été créé à partir de melb_sales et préchargé pour vous. Votre tâche consiste à formater un graphique afin d'afficher la visualisation avec des axes parlants permettant de dégager des observations.
Cette activité fait partie du cours
Visualisation de données interactive avec Bokeh
Instructions de l’exercice
- Importez les classes nécessaires pour changer les étiquettes d'axe en format
datetimeetnumeric. - Ajoutez des glyphes de ligne à la figure, en attribuant y à
"price"et x à"date"depuissource. - Mettez à jour le format de l'axe des x pour afficher les mois en trois caractères et les années en 4 chiffres.
- Définissez le format de l'axe des y comme
"$0a"pour afficher en millions de dollars.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Import the second formatter
from bokeh.models import ____, ____
fig = figure(x_axis_label="Date", y_axis_label="Sales")
# Add line glyphs
fig.line(____)
# Format the x-axis format
fig.____[____].____ = ____(months="____")
# Format the y-axis format
fig.____[____].____ = ____(format="____")
output_file(filename="melbourne_sales.html")
show(fig)