Zamana göre satışlar

Emlak danışmanları şimdi senden konut piyasası hareketliliğini inceleyip toplam satışlardaki zaman içindeki değişimleri görselleştirmeni istiyor. melb DataFrame'i date sütununa göre gruplanmış, bu kez price sütunundaki değerlerin toplamı alınarak toplam satış hesaplanmış ve melb_sales olarak saklanmıştır:

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

source, melb_sales'ten oluşturuldu ve senin için önceden yüklendi. Görevin, anlamlı eksenlerle içgörü elde etmeyi sağlayacak şekilde görselleştirmeyi gösterecek bir grafiği biçimlendirmek.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Bokeh ile Etkileşimli Veri Görselleştirme

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

Eksen etiketlerini datetime ve numeric biçimine dönüştürmek için gereken sınıfları içe aktar.
Şekle çizgi glifleri ekle; source içinden x olarak"date", y olarak"price" ata.
x ekseni biçimini ay olarak üç karakter ve yılı 4 hane olacak şekilde güncelle.
y ekseni biçimini milyon dolar göstermek için "$0a" olarak ayarla.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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)

Kodu Düzenle ve Çalıştır