Аннотирование роста акций Netflix

Напомним, что ранее вы создали даты и временны́е метки, показанные ниже:

start_date = dt.datetime(2017, 6, 30)
end_date = dt.datetime(2017, 7, 27)
start_float = start_date.timestamp() * 1000
end_float = end_date.timestamp() * 1000

Чтобы завершить построение линейного графика Netflix с полигональной аннотацией, осталось отфильтровать данные по цене акции, вызвать PolyAnnotation() и добавить аннотацию в макет фигуры.

Это упражнение является частью курса

Интерактивная визуализация данных с Bokeh

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Создайте start_data, отфильтровав DataFrame netflix по строке, в которой "date" равно start_date.
Повторите то же самое для end_data, чтобы получить значение цены закрытия на дату end_date.
Создайте polygon с заливкой цвета "green" и прозрачностью 0.4, заполнив аргументы xs и ys.
Добавьте polygon в макет фигуры.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Create start and end data
start_data = netflix.loc[netflix["____"] == ____]["close"].values[0]
end_data = ____.____[____["____"] == ____]["close"].values[0]

# Create polygon annotation
polygon = PolyAnnotation(fill_color="____", fill_alpha=____,
                         xs=[start_float, ____, end_float, ____],
                         ys=[start_data - 10, ____ + 10, end_data + 15, ____ - 15])

# Add polygon to figure and display
fig.____(____)
output_file(filename="netflix_annotated.html")
show(fig)

Редактировать и запускать код