Випадний список цін на житло
Ви працюєте аналітиком даних у компанії з інвестицій у нерухомість. Компанія попросила вас допомогти розібратися з динамікою цін на нерухомість у кількох ключових передмістях Сіднея за останні п'ять років. Ваш аналіз доповнить якісне дослідження цих районів. Вони хочуть мати змогу переглядати кожне передмістя окремо та легко перемикатися між ними.
Вони надали вам деякі дані про ціни в цих передмістях у 2015 та 2020 роках.
У цій вправі вам потрібно створити лінійний графік цих даних із випадним списком для вибору передмістя. Крім того, визначено, що одне з передмість демонструє значне зростання, тож ви хочете додати анотацію лише до цього трейсу. Ви приймаєте виклик!
У вас є датафрейм house_prices, а об'єкт go.Figure() буде підготовлено для вас.
Ця вправа є частиною курсу
Вступ до візуалізації даних з Plotly у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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': []}]},
]