Verkoop in de tijd

De makelaars hebben je nu gevraagd om de huizenmarktactiviteit te onderzoeken en veranderingen in de totale verkoop in de tijd te visualiseren. De DataFrame melb is gegroepeerd op date, waarbij dit keer de totale verkoop is berekend met de som van de kolom price, en opgeslagen als melb_sales:

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

source is gemaakt op basis van melb_sales en alvast voor je ingeladen. Jouw taak is om een plot op te maken die de visualisatie toont met betekenisvolle assen, zodat je er inzichten uit kunt halen.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Interactieve datavisualisatie met Bokeh

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Importeer de klassen die nodig zijn om de aslabels naar datetime- en numeric-opmaak te wijzigen.
Voeg lijn-glyphs toe aan de figuur, waarbij je y als "price" en x als "date" uit source gebruikt.
Pas de opmaak van de x-as aan naar maanden als drie letters en jaren als 4 cijfers.
Stel de y-as-opmaak in op "$0a" om weergave in miljoenen dollars te krijgen.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# 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)

Code bewerken en uitvoeren