Vendite nel tempo
Gli agenti immobiliari ora ti chiedono di analizzare l'andamento del mercato per visualizzare i cambiamenti nelle vendite totali nel tempo. Il DataFrame melb è stato raggruppato per date, calcolando questa volta le vendite totali come somma della colonna price, e salvato come melb_sales:
melb_sales = melb.groupby("date", as_index=False)["price"].sum()
source è stato creato a partire da melb_sales ed è già caricato per te. Il tuo compito è formattare un grafico in modo da visualizzare assi significativi che permettano di trarre insight.
Questo esercizio fa parte del corso
Visualizzazione interattiva dei dati con Bokeh
Istruzioni dell'esercizio
- Importa le classi necessarie per cambiare le etichette degli assi in formato
datetimeenumeric. - Aggiungi i glifi di linea alla figura, assegnando y a
"price"e x a"date"dasource. - Aggiorna il formato dell'asse x in modo che i mesi siano di tre caratteri e gli anni abbiano 4 cifre.
- Imposta il formato dell'asse y a
"$0a"per visualizzare i valori in milioni di dollari.
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# 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)