Ein kaputtes Dashboard reparieren

Oh nein! Beim Überführen deines interaktiven Verkaufs-Dashboards in die Produktion wurde die Datei beschädigt. Die meisten Dateien konnten wiederhergestellt werden; allerdings fehlen in einigen wichtigen Funktionen und Elementen Teile — vor allem rund um die ausgelöste Callback-Funktion.

Kannst du mit deinem Wissen über Dash-Callbacks dieses Dashboard reparieren?

Diese Übung ist Teil des Kurses

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

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Übungsanweisungen

Setze die Variable country_filter unterhalb von Zeile 34 auf 'All Countries', damit dies beim Laden der Seite erscheint.
Sorge dafür, dass das DataFrame ecom_sales innerhalb der Funktion update_plot unterhalb von Zeile 36 nicht überschrieben wird, indem du eine Copy-Methode verwendest.
Gib die Figure bar_fig_major_cat aus der Funktion update_plot unterhalb von Zeile 45 zurück, damit die Plotly-Grafik neu gerendert 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'

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'),
        dcc.Dropdown(
            id='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(
    Output(component_id='major_cat', component_property='figure'),
    Input(component_id='country_dd', component_property='value')
)

def update_plot(input_country):
    # Set a default value
    country_filter = '____'
    # Ensure the DataFrame is not overwritten
    sales = ____.____(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 the figure
    ____

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

Code bearbeiten und ausführen