時系列で見る売上
不動産業者から、住宅市場の動向を把握するために、時系列での総売上の変化を可視化してほしいと依頼されました。melb DataFrame は date でグループ化され、今回は price 列の合計で総売上を計算し、melb_sales に保存されています。
melb_sales = melb.groupby("date", as_index=False)["price"].sum()
source は melb_sales から作成され、あらかじめ読み込まれています。意味のある軸設定で可視化を表示できるよう、プロットのフォーマットを整えてください。
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
- 軸ラベルを
datetimeとnumeric形式に変更するために必要なクラスをインポートします。 - 図にラインのグリフを追加し、
sourceから x に"date"、y に"price"を割り当てます。 - x 軸のフォーマットを、月は3文字、年は4桁で表示されるように更新します。
- y 軸のフォーマットを
"$0a"に設定し、金額を百万ドル単位で表示します。
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。
# 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)