Analizar la ubicación de los mejores clientes
Gracias a tu buen trabajo con la empresa de comercio electrónico, te han pedido que ayudes a ampliar un informe existente sobre sus ventas por país.
La responsable de ventas quiere entender dónde se encuentran sus mejores clientes. De momento no tienen claro qué significa exactamente “mejores”. Lo ideal es que puedan probar fácilmente distintos valores de corte para considerar a alguien como cliente destacado y ver cómo cambia el gráfico con cada valor.
Tu tarea es ayudar a la responsable de ventas usando una entrada de rango para crear una aplicación con actualización en tiempo real que filtre las ventas por un OrderValue mínimo.
Este ejercicio forma parte del curso
Creación de paneles con Dash y Plotly
Instrucciones del ejercicio
- Añade un componente de entrada de rango llamado
dcc.Inputcon el identificadormin_order_valdebajo de la línea34que permita a las personas usuarias seleccionar un valor de50a550. - En el callback debajo de la línea
53, compruebainput_valy filtra el DataFramesalesconOrderValuemayor que el valor seleccionado.
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
from datetime import datetime, date
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'
def make_break(num_breaks):
br_list = [html.Br()] * num_breaks
return br_list
def add_logo():
corp_logo = html.Img(
src=logo_link,
style={'width':'75px','margin':'20px 20px 5px 5px','border':'1px dashed lightblue','display':'inline-block'})
return corp_logo
def style_c():
layout_style={'display':'inline-block','margin':'0 auto','padding':'20px'}
return layout_style
app = Dash()
app.layout = [
add_logo(),
*make_break(2),
html.H1('Sales Dashboard'),
*make_break(3),
html.Div([
html.H2('Controls', style=style_c()),
html.H3('Set minimum OrderValue'),
*make_break(2),
dcc.Input(
# Add a range input
id='min_order_val', type='____',
____=____, ____=____, value=50,
debounce=False,
style={'width':'300px', 'height':'30px'})],
style={'width':'350px', 'height':'350px', 'vertical-align':'top', 'border':'1px solid black',
'display':'inline-block', 'margin':'0px 80px'}),
html.Div([
dcc.Graph(id='sales_country'),
html.H2('Sales Quantity by Country', style={ 'border':'2px solid black', 'width':'400px', 'margin':'0 auto'})],
style={'width':'500px','display':'inline-block'})
]
@callback(
Output(component_id='sales_country', component_property='figure'),
Input(component_id='min_order_val', component_property='value'))
def update_plot(input_val):
sales = ecom_sales.copy(deep=True)
# Check for input and filter sales
if ____:
input_val = round(float(input_val), 2)
sales = sales[sales['OrderValue'] > ____]
fig = px.scatter(data_frame=sales, y='OrderValue', height=400,
x='Quantity', color='Country',
title=f'Orders of Min Value ${input_val}')
return fig
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)