Выпадающий список цен на жильё
Вы работаете аналитиком данных в компании по инвестициям в недвижимость. Компания попросила вас помочь разобраться в динамике цен на недвижимость в нескольких ключевых районах Сиднея за последние пять лет. Ваша работа дополнит качественный анализ этих районов. Компании важно иметь возможность просматривать данные по каждому району отдельно и легко переключаться между ними.
Вам предоставлены данные о ценах в этих районах за 2015 и 2020 годы.
В этом упражнении вам нужно построить линейный график на основе этих данных и добавить выпадающий список для выбора района. Кроме того, один из районов демонстрирует значительный рост, поэтому вы хотите добавить аннотацию именно к этому ряду данных. Принимайтесь за работу!
Вам доступен датафрейм house_prices, а объект go.Figure() уже создан для вас.
Это упражнение является частью курса
Введение в визуализацию данных с Plotly на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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': []}]},
]