การสร้างหมวดหมู่แบบซ้อนกัน
สำหรับพล็อตสุดท้าย ตัวแทนอสังหาริมทรัพย์ต้องการให้นำเสนอยอดขายอสังหาริมทรัพย์ตลอดทั้งปี โดยแสดงเดือนและควอเตอร์บนแกน x
โค้ดบางส่วนสำหรับเพิ่มเดือนและควอเตอร์เข้าไปในชุดข้อมูล Melbourne ได้ถูกโหลดไว้ให้แล้ว ต้องสร้างตัวแปร factors ซึ่งจะใช้แทนเดือนและควอเตอร์ที่สอดคล้องกัน นอกจากนี้ยังต้องจัดกลุ่มข้อมูลตามสองคอลัมน์ที่สร้างขึ้นใหม่เหล่านี้ เพื่อคำนวณยอดขายรวมจากผลรวมของคอลัมน์ "price"
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การสร้างภาพข้อมูลแบบอินเทอร์แอกทีฟด้วย Bokeh
คำแนะนำการฝึกหัด
- เติม
factorsให้ครบถ้วน โดยระบุควอเตอร์และเดือนที่เกี่ยวข้อง - สร้าง
grouped_melbโดยจัดกลุ่มmelbตาม"month"และ"quarter"แล้วคำนวณผลรวมของคอลัมน์"price"
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
melb["month"] = melb["date"].dt.month
quarters = {1: "Q1", 2:"Q1", 3:"Q1", 4:"Q2", 5:"Q2", 6:"Q2", 7:"Q3", 8:"Q3", 9:"Q3", 10:"Q4", 11:"Q4", 12:"Q4"}
melb["quarter"] = melb["month"].replace(quarters)
melb["month"] = melb["month"].replace({1:"January", 2:"February", 3:"March", 4:"April", 5:"May", 6:"June", 7:"July", 8:"August", 9:"September", 10:"October", 11:"November", 12:"December"})
# Create factors
factors = [("Q1", "January"), ("____", "February"), ("____", "March"),
("Q2", "April"), ("____", "____"), ("____", "____"),
("Q3", "July"), ("____", "____"), ("____", "____"),
("Q4", "October"), ("____", "____"), ("____", "____")]
# Calculate total sales by month and quarter
grouped_melb = melb.groupby(["____", "____"], as_index=False)["____"].sum()
grouped_melb.sort_values("quarter", inplace=True)
print(grouped_melb.head())