ÎncepețiÎncepe gratuit

Dropdown pentru prețurile locuințelor

Lucrezi ca analist de date pentru o firmă de investiții imobiliare. Firma ți-a cerut să îi ajuți să înțeleagă randamentele prețurilor proprietăților din câteva cartiere importante din Sydney, de-a lungul ultimilor cinci ani. Munca ta va completa analiza calitativă a acestor cartiere. Ei vor să poată vizualiza fiecare cartier separat, cu posibilitatea de a comuta ușor între ele.

Aceștia ți-au pus la dispoziție date despre prețurile din aceste cartiere în 2015 și 2020.

În acest exercițiu, ai sarcina de a crea un grafic cu linii pe baza acestor date, cu un dropdown pentru a selecta fiecare cartier. În plus, au identificat că unul dintre cartiere înregistrează o creștere semnificativă, așa că vrei să adaugi o adnotare doar pentru acea urmă. Accepți provocarea!

Ai la dispoziție un DataFrame house_prices, iar un obiect go.Figure() va fi configurat pentru tine.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în vizualizarea datelor cu Plotly în Python

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Create the figure
fig = go.Figure()

# Loop through the suburbs
for suburb in ['Greenacre', 'Lakemba']:
  	# Subset the DataFrame
    df = house_prices[house_prices.Suburb == suburb]
    # Add a trace for each suburb subset
    fig.add_trace(px.line(df, x='Year', y='Median House Price').data[0])

# Annotation
ga_annotation=[{'text': 'Price boom!', 'showarrow': True, 'x': 'Year: 2018', 'y': 712678}]

# Create the buttons
dropdown_buttons = [
{'label': "Greenacre", 'method': "update", 'args': [{"visible": [____, ____]}, {'title': 'Greenacre', 'annotations': ____}]},
{'label': "Lakemba", 'method': "update", 'args': [{"visible": [____, ____]}, {'title': 'Lakemba', 'annotations': []}]},
]
Editează și rulează codul