Creare categorie annidate

Per il tuo grafico finale, le agenzie immobiliari vorrebbero che presentassi le vendite di proprietà durante l’anno, mostrando mesi e trimestri sull’asse x.

Parte del codice per aggiungere mesi e trimestri al dataset di Melbourne è stato precaricato. La variabile factors, che rappresenterà i mesi e i relativi trimestri, deve essere creata. I dati devono anche essere raggruppati per queste due nuove colonne per calcolare le vendite totali sommando la colonna "price".

Questo esercizio fa parte del corso

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Istruzioni dell'esercizio

Completa factors, inserendo i trimestri pertinenti e i mesi associati.
Crea grouped_melb raggruppando melb per "month" e "quarter", calcolando il totale della colonna "price".

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

melb["month"] = melb["date"].dt.month
quarters = {1: "Q1", 2:"Q1", 3:"Q1", 4:"Q2", 5:"Q2", 6:"Q2", 7:"Q3", 8:"Q3", 9:"Q3", 10:"Q4", 11:"Q4", 12:"Q4"}
melb["quarter"] = melb["month"].replace(quarters)
melb["month"] = melb["month"].replace({1:"January", 2:"February", 3:"March", 4:"April", 5:"May", 6:"June", 7:"July", 8:"August", 9:"September", 10:"October", 11:"November", 12:"December"})

# Create factors
factors = [("Q1", "January"), ("____", "February"), ("____", "March"), 
           ("Q2", "April"), ("____", "____"), ("____", "____"), 
           ("Q3", "July"), ("____", "____"), ("____", "____"), 
           ("Q4", "October"), ("____", "____"), ("____", "____")]

# Calculate total sales by month and quarter
grouped_melb = melb.groupby(["____", "____"], as_index=False)["____"].sum()
grouped_melb.sort_values("quarter", inplace=True)
print(grouped_melb.head())

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