Ein Dropdown für Verkäufe nach Ländern

Während du an deinem Schreibtisch gearbeitet hast, kam die globale Vertriebsleiterin des E-Commerce-Unternehmens mit einer neuen Aufgabe vorbei. Ihr haben die jüngsten Verkaufsdiagramme gefallen, aber sie möchte nach Land filtern und die Kategoriedaten live aktualisiert sehen.

Sie betonte, dass die freigegebenen Ländernamen zu verwenden sind: United Kingdom, Germany, France, Australia und Hong Kong.

🛑 Hinweis: Möglicherweise musst du den Vollbild-Modus aktivieren, um das Dashboard korrekt mit allen Elementen nebeneinander zu sehen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

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

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Übungsanweisungen

Füge unter Zeile 16 eine Dropdown-Komponente dcc.Dropdown mit dem Bezeichner country_dd hinzu, die in einem Callback verwendet wird.
Setze unter Zeile 30 Input und Output des Callbacks, um das Dropdown country_dd mit dem Diagramm major_cat zu verbinden.

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'

app = Dash()

app.layout = [
    html.Img(src=logo_link, style={'margin': '30px 0px 0px 0px'}),
    html.H1('Sales breakdowns'),
    html.Div([
        html.H2('Controls'),
        html.Br(),
        html.H3('Country Select'),
        # Add a dropdown with identifier
        dcc.____(
            ____='country_dd',
            options=['United Kingdom', 'Germany', 'France', 'Australia', 'Hong Kong'],
            style={'width': '200px', 'margin': '0 auto'})],
      	style={'width': '350px', 'height': '350px', 'display': 'inline-block', 'vertical-align': 'top', 'border': '1px solid black', 'padding': '20px'}),
    html.Div([
        dcc.Graph(id='major_cat'),
        html.H2('Major Category', style={'border': '2px solid black', 'width': '200px', 'margin': '0 auto'})],
        style={'width': '700px', 'display': 'inline-block'})
]


@callback(
    # Set the input and output of the callback to link the dropdown to the graph
    ____(component_id='____', component_property='____'),
    ____(component_id='____', component_property='____')
)

def update_plot(input_country):
    country_filter = 'All Countries'
    sales = ecom_sales.copy(deep=True)
    if input_country:
        country_filter = input_country
        sales = sales[sales['Country'] == country_filter]
    ecom_bar_major_cat = sales.groupby('Major Category')['OrderValue'].agg('sum').reset_index(name='Total Sales ($)')
    bar_fig_major_cat = px.bar(
        title=f'Sales in {country_filter}', data_frame=ecom_bar_major_cat, x='Total Sales ($)', y='Major Category', color='Major Category',
                 color_discrete_map={'Clothes':'blue','Kitchen':'red','Garden':'green','Household':'yellow'})
    return bar_fig_major_cat


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

Code bearbeiten und ausführen