Zacznij terazZacznij za darmo

Lista rozwijana lokalizacji wzrostu

Rząd australijski chce dowiedzieć się, które obszary samorządu lokalnego (LGA) odnotowały ostatnio silny wzrost liczby ludności – dane te mają pomóc w planowaniu projektów infrastrukturalnych.

Przygotowano dla ciebie dane dotyczące 5 najlepszych LGA pod względem procentowego wzrostu liczby ludności (od 2018 do 2019 roku) i poproszono o ich wizualizację. Wymagane jest jednak umożliwienie wyboru konkretnego stanu lub wyświetlenia wszystkich naraz.

Twoim zadaniem jest stworzenie wykresu słupkowego na podstawie tych danych z listą rozwijaną do przełączania między różnymi stanami oraz wyświetlania wszystkich stanów jednocześnie.

Dostępna jest ramka danych pop_growth, a obiekt go.Figure() zostanie przygotowany automatycznie.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Wprowadzenie do wizualizacji danych z Plotly w Pythonie

Zobacz kurs

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# 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"}]},
]
Edytuj i uruchom kod