Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Menu thả xuống cho giá nhà

Bạn đang làm nhà phân tích dữ liệu cho một công ty đầu tư bất động sản. Công ty muốn bạn giúp họ hiểu mức sinh lời theo giá của một số vùng ngoại ô trọng điểm ở Sydney trong 5 năm qua. Công việc của bạn sẽ bổ sung cho phân tích định tính về các khu vực này. Họ muốn có thể trực quan hóa từng vùng ngoại ô riêng lẻ và dễ dàng chuyển đổi giữa chúng.

Họ đã cung cấp cho bạn dữ liệu về giá của các vùng ngoại ô này vào năm 2015 và 2020.

Trong bài tập này, nhiệm vụ của bạn là tạo biểu đồ đường cho dữ liệu này với một menu thả xuống để chọn từng vùng ngoại ô. Ngoài ra, họ xác định rằng một trong các vùng ngoại ô đang tăng trưởng mạnh, nên bạn chỉ muốn chú thích cho đúng đường dữ liệu đó. Bạn nhận thử thách!

Bạn có sẵn một DataFrame house_prices, và một đối tượng go.Figure() sẽ được thiết lập sẵn cho bạn.

Bài tập này là một phần của khóa học

Nhập môn Trực quan hóa Dữ liệu với Plotly trong Python

Xem khóa học

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# 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': []}]},
]
Chỉnh sửa và Chạy Mã