地域別の価格（高い順）
DataFrame の並べ替え方がわかったところで、不動産業者から、地域ごとの平均物件価格を大きい順に可視化する棒グラフを作成してほしいと依頼がありました。
regions は、melb を地域でグループ化し平均価格を計算して作成済みで、あらかじめ読み込まれています。
regions = melb.groupby("region", as_index=False)["price"].mean()
この演習はコースの一部です
Bokehで学ぶインタラクティブ・データビジュアライゼーション
演習の手順
regionsを price の降順で並べ替えます。figureを作成し、x_rangeをregionsの"region"列に設定し、x 軸と y 軸のラベルをそれぞれ"Region"、"Sales"にします。regionsから棒グリフを追加し、x 軸に各region、y 軸にpriceを表示し、幅を0.9に設定します。- y 軸の数値形式を、100万ドル単位で小数1桁表示になるように更新します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Sort df by price in descending order
regions = regions.____("____", ascending=____)
# Create figure
fig = figure(x_range=____, x_axis_label=____, y_axis_label=____)
# Add bar glyphs
fig.vbar(x=____, top=____, width=____)
# Format the y-axis to numeric format
fig.____[____].____ = ____(____="$0.0a")
output_file(filename="sorted_barplot.html")
show(fig)