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Menu déroulant des zones de croissance

Le gouvernement australien souhaite identifier les zones d’administration locale (LGAs) qui ont récemment connu une forte croissance démographique afin d’aider à planifier des projets d’infrastructure.

Il vous a fourni des données sur les 5 LGAs ayant les plus fortes hausses de population (en pourcentage, de 2018 à 2019) et vous a demandé de les visualiser. Cependant, il veut pouvoir sélectionner un État précis ou tout afficher en même temps.

Dans cet exercice, vous allez créer un diagramme en barres de ces données, avec un menu déroulant pour basculer entre différents États et afficher tous les États à la fois.

Vous disposez d’un DataFrame pop_growth, et un objet go.Figure() sera préparé pour vous.

Cet exercice fait partie du cours

Introduction à la visualisation de données avec Plotly en Python

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Create the figure
fig = go.Figure()

# Loop through the states
for state in ['NSW', 'QLD', 'VIC']:
  	# Subset the DataFrame
    df = pop_growth[pop_growth.State == state]
    # Add a trace for each state subset
    fig.add_trace(px.bar(df, x='Local Government Area', y='Change %').data[0])

# Create the buttons
dropdown_buttons = [
{'label': "ALL", 'method': "____", 'args': [{"visible": [True, True, True]}, {"title": "ALL"}]},
{'label': "NSW", 'method': "____", 'args': [{"visible": [____, ____, ____]}, {"title": "NSW"}]},
{'label': "QLD", 'method': "____", 'args': [{"visible": [____, ____, ____]}, {"title": "QLD"}]},
{'label': "VIC", 'method': "____", 'args': [{"visible": [____, ____, ____]}, {"title": "VIC"}]},
]
Modifier et exécuter le code