Vendas ao longo do tempo

Os corretores agora pediram para você analisar a atividade do mercado imobiliário e visualizar as mudanças no total de vendas ao longo do tempo. O DataFrame melb foi agrupado por date, desta vez calculando o total de vendas usando a soma da coluna price, e armazenado como melb_sales:

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

source foi criado a partir de melb_sales e já está pré-carregado para você. Sua tarefa é formatar um gráfico para exibir a visualização com eixos informativos que permitam tirar insights.

Este exercicio faz parte do curso

Visualização Interativa de Dados com Bokeh

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Instruções do exercicio

Importe as classes necessárias para alterar os rótulos dos eixos para os formatos datetime e numeric.
Adicione glifos de linha à figura, definindo y como "price" e x como "date" a partir de source.
Atualize o formato do eixo x para meses com três caracteres e anos com 4 dígitos.
Defina o formato do eixo y como "$0a" para exibir em milhões de dólares.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# 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)

Editar e Executar Código