Pasa el ratón para actualizar otra gráfica
A la empresa de comercio electrónico global le encanta la innovación y el aire fresco que tu trabajo está dando a sus informes anticuados. La persona responsable para quien recientemente creaste el panel de indicadores clave con hover te ha enviado un nuevo reto. Aunque esas palabras daban una gran instantánea, ¡una imagen vale más que mil palabras! Te ha pedido que generes gráficas que muestren distintos subconjuntos según dónde estés pasando el ratón.
Tu experiencia previa usando callbacks para filtrar datos y regenerar figuras, combinada con tu trabajo reciente en callbacks disparados por eventos de hover, debería ser la combinación perfecta.
Este ejercicio forma parte del curso
Creación de paneles con Dash y Plotly
Instrucciones del ejercicio
- Crea un callback para actualizar la gráfica
minor_catal pasar el ratón por encima del diagrama de dispersiónscatterdebajo de la línea26. - Crea un callback para actualizar la gráfica
major_catal pasar el ratón por encima del diagrama de dispersiónscatterdebajo de la línea41.
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
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'})
]
# Create a callback to update the minor category plot
@callback(
Output('____', '____'),
Input('scatter', '____'))
def update_min_cat_hover(hoverData):
hover_country = 'Australia'
if hoverData:
hover_country = hoverData['points'][0]['customdata'][0]
minor_cat_df = ecom_sales[ecom_sales['Country'] == hover_country]
minor_cat_agg = minor_cat_df.groupby('Minor Category')['OrderValue'].agg('sum').reset_index(name='Total Sales ($)')
ecom_bar_minor_cat = px.bar(minor_cat_agg, x='Total Sales ($)', y='Minor Category', orientation='h', height=450, title=f'Sales by Minor Category for: {hover_country}')
ecom_bar_minor_cat.update_layout({'yaxis':{'dtick':1, 'categoryorder':'total ascending'}, 'title':{'x':0.5}})
return ecom_bar_minor_cat
# Create a callback to update the major category plot
@callback(
Output('____', '____'),
Input('scatter', '____'))
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 ($)')
ecom_bar_major_cat = px.bar(major_cat_agg, x='Total Sales ($)',
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
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)