Menu a discesa dei prezzi delle case
Lavori come data analyst per una società di investimenti immobiliari. Ti hanno chiesto di aiutarli a comprendere i rendimenti dei prezzi degli immobili in alcune aree chiave di Sydney negli ultimi cinque anni. Il tuo lavoro integrerà l’analisi qualitativa di questi sobborghi. Vogliono poter visualizzare ogni sobborgo singolarmente, ma passare facilmente da uno all’altro.
Ti hanno fornito alcuni dati sui prezzi di questi sobborghi nel 2015 e nel 2020.
In questo esercizio, il tuo compito è creare un grafico a linee di questi dati con un menu a discesa per selezionare ogni sobborgo. Inoltre, hanno identificato che uno dei sobborghi sta crescendo molto, quindi vuoi aggiungere un’annotazione solo a quella traccia. Sfida accettata!
Hai a disposizione un DataFrame house_prices e un oggetto go.Figure() verrà predisposto per te.
Questo esercizio fa parte del corso
Introduzione alla Data Visualization con Plotly in Python
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Create the figure
fig = go.Figure()
# Loop through the suburbs
for suburb in ['Greenacre', 'Lakemba']:
# Subset the DataFrame
df = house_prices[house_prices.Suburb == suburb]
# Add a trace for each suburb subset
fig.add_trace(px.line(df, x='Year', y='Median House Price').data[0])
# Annotation
ga_annotation=[{'text': 'Price boom!', 'showarrow': True, 'x': 'Year: 2018', 'y': 712678}]
# Create the buttons
dropdown_buttons = [
{'label': "Greenacre", 'method': "update", 'args': [{"visible": [____, ____]}, {'title': 'Greenacre', 'annotations': ____}]},
{'label': "Lakemba", 'method': "update", 'args': [{"visible": [____, ____]}, {'title': 'Lakemba', 'annotations': []}]},
]