Klicken, um ein anderes Diagramm zu aktualisieren

Das Hover-zum-Aktualisieren-Diagramm kam sehr gut an. Was für ein Effekt! Deine Arbeit verwandelt müde, statische Visuals in echte Erlebnisse.

Es gibt jedoch eine Bitte, das Dashboard aus der letzten Lektion zu ändern. Die Berichtshierarchie des E-Commerce-Unternehmens beginnt bei Land, dann Hauptkategorie und dann Unterkategorie. Daher wäre es ihnen lieber, wenn das Hover nicht das untere Balkendiagramm aktualisiert.

Stattdessen fragen sie, ob du auf das Balkendiagramm der Hauptkategorien klicken könntest, sodass dadurch das darunterliegende Balkendiagramm aktualisiert wird. Dieser Wunsch kommt daher, dass besser verstanden werden soll, wie sich der Anteil der Verkäufe nach Hauptkategorie zwischen Ländern unterscheidet.

Dank deiner jüngsten Arbeit zu Klicks und Hovers weißt du genau, wie du das umsetzt!

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Dashboards mit Dash und Plotly erstellen</Kurs>

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Übungsanweisungen

Sorge dafür, dass die 'Major Category' in den Klickdaten verfügbar ist, indem du sie dem Parameter custom_data des Balkendiagramms für die Hauptkategorie unterhalb der Zeile 37 hinzufügst.
Richte unterhalb der Zeile 45 einen Callback ein, der das Diagramm minor_cat aktualisiert, wenn auf einen Balken im Diagramm major_cat geklickt wird.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

from dash import Dash, dcc, html, Input, Output, callback
import plotly.express as px
import pandas as pd
ecom_sales = pd.read_csv('/usr/local/share/datasets/ecom_sales.csv')
logo_link = 'https://assets.datacamp.com/production/repositories/5893/datasets/fdbe0accd2581a0c505dab4b29ebb66cf72a1803/e-comlogo.png'
ecom_country = ecom_sales.groupby('Country')['OrderValue'].agg(['sum', 'count']).reset_index().rename(columns={'count':'Sales Volume', 'sum':'Total Sales ($)'})
ecom_scatter = px.scatter(ecom_country, x='Total Sales ($)', y='Sales Volume', color='Country', width=350, height=550, custom_data=['Country'])
ecom_scatter.update_layout({'legend':dict(orientation='h', y=-0.7,x=1, yanchor='bottom', xanchor='right')})

app = Dash()

app.layout = [
  html.Img(src=logo_link, style={'margin':'30px 0px 0px 0px'}),
  html.H1('Sales breakdowns'),
  html.Div([
    html.H3('Sales Volume vs Sales Amount by Country'),
    dcc.Graph(id='scatter', figure=ecom_scatter)],
    style={'width':'350px', 'height':'650px', 'display':'inline-block', 
           'vertical-align':'top', 'border':'1px solid black', 'padding':'20px'}),
  html.Div([
    dcc.Graph(id='major_cat'),
    dcc.Graph(id='minor_cat')],
    style={'width':'700px', 'height':'650px','display':'inline-block'})
]

@callback(
    Output('major_cat', 'figure'),
    Input('scatter', 'hoverData'))

def update_major_cat_hover(hoverData):
    hover_country = 'Australia'
    if hoverData:
        hover_country = hoverData['points'][0]['customdata'][0]
    major_cat_df = ecom_sales[ecom_sales['Country'] == hover_country]
    major_cat_agg = major_cat_df.groupby('Major Category')['OrderValue'].agg('sum').reset_index(name='Total Sales ($)')
    ecom_bar_major_cat = px.bar(major_cat_agg, x='Total Sales ($)',
                                # Ensure the Major Category will be available
                                ____=['Major Category'],
                                y='Major Category', height=300, 
                                title=f'Sales by Major Category for: {hover_country}', color='Major Category',
                                color_discrete_map={'Clothes':'blue','Kitchen':'red', 'Garden':'green', 'Household':'yellow'})
    ecom_bar_major_cat.update_layout({'margin':dict(l=10,r=15,t=40,b=0), 'title':{'x':0.5}})
    return ecom_bar_major_cat

# Set up a callback for click data
@callback(
    Output('minor_cat', 'figure'),
    Input('____', '____'))

def update_major_cat_click(clickData):
    click_cat = 'All'
    major_cat_df = ecom_sales.copy()
    total_sales = major_cat_df.groupby('Country')['OrderValue'].agg('sum').reset_index(name='Total Sales ($)')
    if clickData:
        click_cat = clickData['points'][0]['customdata'][0]
    major_cat_df = ecom_sales[ecom_sales['Major Category'] == click_cat]
    country_mj_cat_agg = major_cat_df.groupby('Country')['OrderValue'].agg('sum').reset_index(name='Total Sales ($)')
    country_mj_cat_agg['Sales %'] = (country_mj_cat_agg['Total Sales ($)'] / total_sales['Total Sales ($)'] * 100).round(1)
    ecom_bar_country_mj_cat = px.bar(country_mj_cat_agg, x='Sales %', y='Country', 
                                     orientation='h', height=450, range_x = [0,100], text='Sales %', 
                                     title=f'Global Sales % by Country for Major Category: {click_cat}')
    ecom_bar_country_mj_cat.update_layout({'yaxis':{'dtick':1, 'categoryorder':'total ascending'}, 'title':{'x':0.5}})
    return ecom_bar_country_mj_cat  

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

Code bearbeiten und ausführen