Předběžný přehled prodejů
Díky své skvělé práci pro e-commerce společnost dostáváš nový úkol – pomoci jim úplně nahradit stávající dashboardy, které vyžadují proprietární software a každý měsíc stojí organizaci spoustu peněz.
Nepůjde ještě o finální produkt; firma chce vidět hrubý návrh toho, co je pomocí Dash možné. Konkrétně by chtěla spojnicový graf celkových prodejů za každý měsíc a sloupcový graf celkových prodejů podle jednotlivých zemí. Hodilo by se také přidat souhrnnou statistiku na vysoké úrovni – například který měsíc měl největší objem objednávek.
Tvým úkolem je rychle sestavit dashboard s Plotly grafy naskládanými pod sebou.
Toto cvičení je součástí kurzu
Tvorba dashboardů s Dash a Plotly
Pokyny k cvičení
- Na řádku
14nastav rozložení Dash aplikace. - Na řádku
17přidej proměnnouline_fig. - Na řádku
19přidej proměnnoubar_fig. - Přidej nadpis
.H3()zobrazujícímax_country(zemi s nejvyššími celkovými prodeji).
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
from dash import Dash, dcc, html
import pandas as pd
import plotly.express as px
ecom_sales = pd.read_csv('/usr/local/share/datasets/ecom_sales.csv')
ecom_line = ecom_sales.groupby('Year-Month')['OrderValue'].agg('sum').reset_index(name='Total Sales ($)')
line_fig = px.line(data_frame=ecom_line, x='Year-Month', y='Total Sales ($)', title='Total Sales by Month')
ecom_bar = ecom_sales.groupby('Country')['OrderValue'].agg('sum').reset_index(name='Total Sales ($)')
max_country = ecom_bar.sort_values(by='Total Sales ($)', ascending=False).loc[0]['Country']
bar_fig = px.bar(data_frame=ecom_bar, x='Total Sales ($)', y='Country', orientation='h', title='Total Sales by Country')
app = Dash()
# Set up the layout
app.____ = [
html.H1('Sales Figures'),
# Add the line figure
dcc.___(id='my-line-fig', figure=____),
# Add the bar figure
dcc.___(id='my-bar-fig', figure=____),
# Add the H3 title
html.____(f'The largest country by sales was {____}!')
]
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)