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कस्टम टाइम बटनों के साथ फ़ायनेंस लाइन चार्ट

आपको एक Excel-प्रेमी फाइनेंस ट्रेडिंग कंपनी ने उनकी डेटा विज़ुअलाइज़ेशन क्षमताओं को और बेहतर बनाने के लिए जोड़ा है. सीधी बात, उनके लिए Excel ग्राफ़िक्स अब काम के नहीं रहे!

फंड खास तौर पर एक फ़ार्मास्यूटिकल कंपनी में रुचि रखता है और देखना चाहता है कि इस साल उसका प्रदर्शन कैसा रहा है. उन्हें ऐसे टूल की ज़रूरत है जो अहम टाइमफ्रेम्स पर जल्दी ज़ूम करने में मदद करे.

इस अभ्यास में, आप ट्रेडिंग कंपनी की मदद करेंगे: 2020 के दौरान कंपनी के ओपनिंग स्टॉक प्राइस को विज़ुअलाइज़ करके और निम्न दिनांक-फ़िल्टर बटन बनाकर:

  • 1WTD = पिछला सप्ताह (7 दिनों तक)
  • 6MTD = पिछले 6 महीने (6 महीनों तक)
  • YTD = चालू वर्ष की शुरुआत से आज तक

आपके पास आवश्यक डेटा वाला stock_price DataFrame उपलब्ध है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Plotly के साथ Data Visualization परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • stock_price DataFrame के Date और Open कॉलम का उपयोग करके एक लाइन चार्ट बनाएँ.
  • ऊपर बताए गए कस्टम दिनांक-फ़िल्टर बटनों को शामिल करते हुए fin_buttons नाम की एक लिस्ट बनाएँ.
  • अपनी बनाई लिस्ट का उपयोग करके बटन कंस्ट्रक्ट करने के लिए .update_layout() से फ़िगर अपडेट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Create a line chart
fig = px.____(stock_price, x='____', y='____', title='Opening Stock Prices')

# Create the financial buttons
fin_buttons = [
  {'count': ____, 'label': "1WTD", 'step': "____", 'stepmode': "todate"},
  {'count': ____, 'label': "6MTD", 'step': "____", 'stepmode': "todate"},
  {'count': ____, 'label': "YTD", 'step': "____", 'stepmode': "todate"}
]

# Add the buttons
fig.update_layout(dict(
    xaxis=dict(
        ____=dict(buttons=____)
    )))
fig.show()
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