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시간에 따른 매출

부동산 중개업체에서 이제 주택 시장의 활동을 살펴보며 시간에 따른 총 매출 변화를 시각화해 달라고 요청했어요. 이번에는 melb DataFrame을 date로 그룹화한 뒤 price 열의 합계를 사용해 총 매출을 계산하고, 이를 melb_sales로 저장했어요:

melb_sales = melb.groupby("date", as_index=False)["price"].sum()

source는 melb_sales에서 생성되어 미리 로드되어 있어요. 의미 있는 축을 갖춘 시각화가 되도록 플롯의 형식을 지정해 인사이트를 얻을 수 있게 하세요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Bokeh로 배우는 인터랙티브 데이터 시각화

강의 보기

연습 안내

  • 축 레이블을 datetime 및 numeric 형식으로 변경하는 데 필요한 클래스를 임포트하세요.
  • source에서 x는 "date", y는 "price"를 할당해 figure에 line glyph를 추가하세요.
  • x축 형식을 월은 3글자, 연도는 4자리로 표시되도록 업데이트하세요.
  • y축 형식을 "$0a"로 설정해 금액을 백만 달러 단위로 표시하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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)
코드 편집 및 실행