mirror of
https://github.com/freeCodeCamp/freeCodeCamp.git
synced 2026-04-05 16:00:38 -04:00
67 lines
5.7 KiB
Markdown
67 lines
5.7 KiB
Markdown
---
|
||
id: 5e46f802ac417301a38fb92b
|
||
title: Візуалізатор часового ряду перегляду сторінки
|
||
challengeType: 10
|
||
forumTopicId: 462369
|
||
dashedName: page-view-time-series-visualizer
|
||
---
|
||
|
||
# --description--
|
||
|
||
Ви будете <a href="https://replit.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-page-view-time-series-visualizer" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">працювати над цим проєктом з нашим стартовим кодом Replit</a>.
|
||
|
||
- Почніть з імпорту проєкту на Replit.
|
||
- Потім ви побачите вікно `.replit`.
|
||
- Оберіть `Use run command` та натисніть кнопку `Done`.
|
||
|
||
|
||
Ми досі розробляємо інтерактивну частину навчальної програми з Python. Наразі є декілька відео на ютуб-каналі freeCodeCamp.org, які навчать всього необхідного для виконання цього проєкту:
|
||
|
||
- <a href="https://www.freecodecamp.org/news/python-for-everybody/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">Python for Everybody Video Course</a> (14 годин)
|
||
|
||
- <a href="https://www.freecodecamp.org/news/how-to-analyze-data-with-python-pandas/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">How to Analyze Data with Python Pandas</a> (10 годин)
|
||
|
||
# --instructions--
|
||
|
||
У цьому проєкті ви візуалізуєте дані часових рядів, використовуючи лінійний графік, стовпчикову діаграму та коробковий графік. Ви будете використовувати Pandas, Matplotlib та Seaborn для візуалізації даних, які містять кількість щоденних переглядів на форумі freeCodeCamp.org з 09.05.2016 по 03.12.2019. Візуалізація даних допоможе вам зрозуміти тенденції відвідування та визначити річний і місячний приріст.
|
||
|
||
Використайте дані для виконання наступних завдань:
|
||
|
||
- Використайте Pandas для імпорту даних з «fc-forum-pageviews.csv». Встановіть індекс на стовпчик `date`.
|
||
- Очистить дані, відфільтрувавши дні, коли перегляди сторінок належали до верхніх 2,5% набору даних або нижніх 2,5% набору даних.
|
||
- Створіть функцію `draw_line_plot`, яка використовує Matplotlib для створення лінійної діаграми, подібної до «examples/Figure_1.png». Заголовком повинен бути `Daily freeCodeCamp Forum Page Views 5/2016-12/2019`. Міткою на осі X повинна бути `Date`, а міткою на осі Y повинна бути `Page Views`.
|
||
- Створіть функцію `draw_bar_plot`, яка малює стовпчикову діаграму, подібну до «examples/Figure_2.png». Вона повинна відображати середню кількість щоденних переглядів для кожного місяця, згрупованих за роками. Легенда повинна відображати мітки місяців та мати назву `Months`. На діаграмі міткою на осі X повинна бути `Years`, а міткою на осі Y повинна бути `Average Page Views`.
|
||
- Створіть функцію `draw_box_plot`, яка використовує Seaborn, щоб намалювати два суміжні коробкові графіки, подібні до «examples/Figure_3.png». Ці коробкові графіки повинні показувати, як значення розподіляються протягом певного року чи місяця та як вони порівнюються з часом. Заголовком першої діаграми повинен бути `Year-wise Box Plot (Trend)`, а заголовком другої діаграми повинен бути `Month-wise Box Plot (Seasonality)`. Переконайтеся, що мітки місяця внизу починаються з `Jan`, а осі X та Y позначені правильно. Шаблонний код містить команди для підготовки даних.
|
||
|
||
Для кожної діаграми обов’язково використайте копію кадру даних. Для вас складені модульні тести у `test_module.py`.
|
||
|
||
Шаблон також містить команди для збереження та повернення зображення.
|
||
|
||
## Розробка
|
||
|
||
Для розробки ви можете використати `main.py`, щоб протестувати свої функції. Натисніть кнопку «run» і `main.py` запуститься.
|
||
|
||
## Тестування
|
||
|
||
Ми імпортували тести з `test_module.py` до `main.py` для вашої зручності. Тести запустяться автоматично, коли ви натиснете на кнопку «run».
|
||
|
||
## Надсилання
|
||
|
||
Скопіюйте URL-адресу свого проєкту та відправте її до freeCodeCamp.
|
||
|
||
# --hints--
|
||
|
||
Проєкт повинен пройти усі тести Python.
|
||
|
||
```js
|
||
|
||
```
|
||
|
||
# --solutions--
|
||
|
||
```py
|
||
# Python challenges don't need solutions,
|
||
# because they would need to be tested against a full working project.
|
||
# Please check our contributing guidelines to learn more.
|
||
```
|