Ventes dans le temps

Les agents immobiliers vous demandent maintenant d’analyser l’activité du marché afin de visualiser l’évolution du total des ventes dans le temps. Le DataFrame melb a été groupé par date, en calculant cette fois le total des ventes avec la somme de la colonne price, puis stocké 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 objectif est de formater un graphique pour afficher la visualisation avec des axes parlants, permettant d’en tirer des enseignements.

Cet exercice fait partie du cours

Visualisation de données interactive avec Bokeh

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Instructions

Importez les classes nécessaires pour passer les étiquettes d’axes aux formats datetime et numeric.
Ajoutez des glyphes de ligne à la figure, en assignant y à "price" et x à "date" depuis source.
Mettez à jour le format de l’axe des x en mois sur trois caractères et années sur 4 chiffres.
Réglez le format de l’axe des y sur "$0a" pour un affichage en millions de dollars.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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)

Modifier et exécuter le code