Vânzări în timp

Agenții imobiliari ți-au cerut acum să analizezi activitatea pieței imobiliare și să vizualizezi evoluția vânzărilor totale în timp. DataFrame-ul melb a fost grupat după date, calculând de această dată vânzările totale prin suma coloanei price, iar rezultatul a fost stocat ca melb_sales:

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

source a fost creat din melb_sales și este deja preîncărcat pentru tine. Sarcina ta este să formatezi graficul astfel încât vizualizarea să aibă axe clare și relevante, din care să poată fi extrase concluzii.

Acest exercițiu face parte din cursul

Vizualizare interactivă a datelor cu Bokeh

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Importă clasele necesare pentru a schimba etichetele axelor în format datetime și numeric.
Adaugă glife de tip linie în figură, atribuind y ca "price" față de x ca "date" din source.
Actualizează formatul axei x pentru a afișa lunile cu trei caractere și anii cu 4 cifre.
Setează formatul axei y ca "$0a" pentru a afișa valorile în milioane de dolari.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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)

Editează și rulează codul