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समय के साथ बिक्री

अब एस्टेट एजेंट्स ने आपसे हाउस मार्केट की गतिविधि की जाँच करने के लिए कहा है, ताकि समय के साथ कुल बिक्री में हुए बदलावों को विज़ुअलाइज़ किया जा सके. melb DataFrame को date पर group किया गया है, इस बार price कॉलम के sum से कुल बिक्री निकाली गई है, और इसे melb_sales के रूप में सेव किया गया है:

melb_sales = melb.groupby("date", as_index=False)["price"].sum()

source को melb_sales से बनाया गया है और आपके लिए preload किया गया है. आपका काम प्लॉट को इस तरह फॉर्मैट करना है कि visualization के अक्ष (axes) सार्थक हों और उनसे इनसाइट्स निकाली जा सकें.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Bokeh के साथ इंटरएक्टिव डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • axis labels को datetime और numeric फॉर्मैट में बदलने के लिए आवश्यक classes import करें.
  • figure में line glyphs जोड़ें, जहाँ y को "price" और x को "date" के रूप में source से असाइन करें.
  • x-axis का फॉर्मैट अपडेट करें ताकि months तीन अक्षरों में और years 4 अंकों में दिखें.
  • y-axis का फॉर्मैट "$0a" सेट करें ताकि वैल्यूज़ मिलियन्स ऑफ डॉलर्स में दिखें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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)
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