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중첩 범주 만들기

마지막 그래프에서는 연중 부동산 매매 현황을 x축에 월과 분기로 표시해 달라고 부동산 중개인이 요청했어요.

Melbourne 데이터셋에 월과 분기를 추가하는 일부 코드는 미리 로드되어 있어요. 월과 해당 분기를 표현할 factors 변수를 만들어야 해요. 또한 새로 만든 두 열로 데이터를 그룹화하여 "price" 열의 합으로 총 매매 금액을 계산해야 해요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Bokeh로 배우는 인터랙티브 데이터 시각화

강의 보기

연습 안내

  • 관련 분기와 해당 월을 입력하여 factors를 완성하세요.
  • melb를 "month"와 "quarter"로 그룹화하고 "price" 열의 합계를 계산해 grouped_melb를 만드세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

melb["month"] = melb["date"].dt.month
quarters = {1: "Q1", 2:"Q1", 3:"Q1", 4:"Q2", 5:"Q2", 6:"Q2", 7:"Q3", 8:"Q3", 9:"Q3", 10:"Q4", 11:"Q4", 12:"Q4"}
melb["quarter"] = melb["month"].replace(quarters)
melb["month"] = melb["month"].replace({1:"January", 2:"February", 3:"March", 4:"April", 5:"May", 6:"June", 7:"July", 8:"August", 9:"September", 10:"October", 11:"November", 12:"December"})

# Create factors
factors = [("Q1", "January"), ("____", "February"), ("____", "March"), 
           ("Q2", "April"), ("____", "____"), ("____", "____"), 
           ("Q3", "July"), ("____", "____"), ("____", "____"), 
           ("Q4", "October"), ("____", "____"), ("____", "____")]

# Calculate total sales by month and quarter
grouped_melb = melb.groupby(["____", "____"], as_index=False)["____"].sum()
grouped_melb.sort_values("quarter", inplace=True)
print(grouped_melb.head())
코드 편집 및 실행