分层显示每月气温
澳大利亚气象局委托您为其网站制作一些精美的交互式图表。
他们希望查看当年 1 月至 7 月的每日气温，并用每月平均气温的趋势线来平滑这些数据点。
这是一个将两个图层叠加以实现目标的绝佳机会。
您已获得 temp_syd DataFrame，包含 2020 年 1 月至 7 月的每日（最高）气温。您还拥有 temp_syd_avg DataFrame，包含每个月的每日（最高）气温平均值。
本练习是课程的一部分
Python 中的 Plotly 数据可视化入门
练习说明
- 使用
temp_syd创建柱状图，并将其保存为daily_temp_fig。 - 使用
temp_syd_avg创建折线图，并将其保存为monthly_avg_fig。 - 使用
Figure()构造函数合并两个图表。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Create a bar chart for daily temperatures
daily_temp_fig = px.____(temp_syd,
x='Date', y='Temp')
# Create a line chart for monthly averages
monthly_avg_fig = px.____(
temp_syd_avg, x='Date', y='Average', color_discrete_sequence=['red'])
# Combine the figures
combined_fig = Figure(data=[*____.____, *monthly_avg_fig.____])
# Add a title
combined_fig.update_layout(title='Sydney Temperature Analysis')
# Show the combined figure
combined_fig.show()