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成長地域のドロップダウン

オーストラリア政府は、インフラ計画の参考にするため、どの地方自治体（LGA）で直近に人口が大きく増加したかを把握したいと考えています。

2018年から2019年にかけての人口増加率が上位5つのLGAのデータが提供され、これを可視化してほしいと依頼されています。ただし、特定の州だけを選択して表示したり、すべてを一度に見られるようにもしたいとのことです。

この演習では、州ごとに切り替えたり、全州を一度に表示できるドロップダウンメニュー付きの棒グラフを作成します。

pop_growth というDataFrameが用意されており、go.Figure() オブジェクトもセットアップされます。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶPlotlyによるデータ可視化入門

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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。

# Create the figure
fig = go.Figure()

# Loop through the states
for state in ['NSW', 'QLD', 'VIC']:
  	# Subset the DataFrame
    df = pop_growth[pop_growth.State == state]
    # Add a trace for each state subset
    fig.add_trace(px.bar(df, x='Local Government Area', y='Change %').data[0])

# Create the buttons
dropdown_buttons = [
{'label': "ALL", 'method': "____", 'args': [{"visible": [True, True, True]}, {"title": "ALL"}]},
{'label': "NSW", 'method': "____", 'args': [{"visible": [____, ____, ____]}, {"title": "NSW"}]},
{'label': "QLD", 'method': "____", 'args': [{"visible": [____, ____, ____]}, {"title": "QLD"}]},
{'label': "VIC", 'method': "____", 'args': [{"visible": [____, ____, ____]}, {"title": "VIC"}]},
]
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