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住宅価格のドロップダウン

あなたは不動産投資会社のデータアナリストとして働いています。会社は、過去5年間にわたるシドニーの主要な郊外いくつかの物件価格のリターンを把握するための協力を求めています。あなたの分析は、これらの郊外に関する定性的な分析を補完するものです。各郊外を個別に可視化し、簡単に切り替えられるようにしたいと考えています。

2015年と2020年のこれらの郊外の価格データが提供されています。

この演習では、各郊外を選択できるドロップダウン付きの折れ線グラフを作成します。さらに、特に大きな成長を遂げている郊外が1つ特定されているため、そのトレースのみにアノテーションを追加したいと考えています。チャレンジを受けて立ちましょう！

house_prices 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 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': []}]},
]
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