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성장 지역 드롭다운

호주 정부는 인프라 프로젝트 계획을 지원하기 위해 최근 인구가 크게 증가한 지방자치구(Local Government Areas, LGA)가 어디인지 파악하고자 합니다.

2018년에서 2019년 사이 인구 증가율 기준 상위 5개 LGA 데이터를 제공했고, 이를 시각화해 달라고 요청했습니다. 다만, 특정 주만 선택해서 보거나 한 번에 전체를 보고 싶어 합니다.

이 연습 문제에서는 이 데이터를 막대 그래프로 만들고, 드롭다운 메뉴로 서로 다른 주를 전환하거나 모든 주를 동시에 볼 수 있도록 하세요.

pop_growth DataFrame이 제공되며, go.Figure() 객체도 미리 설정됩니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 Plotly 데이터 시각화 입문

강의 보기

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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"}]},
]
코드 편집 및 실행