Arreglar un panel roto
¡Oh, no! Al pasar tu panel interactivo de ventas a producción, el archivo se corrompió. Se recuperó la mayoría de los archivos; sin embargo, algunas funciones y elementos cruciales tienen huecos, sobre todo alrededor de la función de callback activada.
¿Puedes usar tus conocimientos de callbacks de Dash para arreglar este panel?
Este ejercicio forma parte del curso
Creación de paneles con Dash y Plotly
Instrucciones del ejercicio
- Establece la variable
country_filteren'All Countries'debajo de la línea34para que esto aparezca al cargar la página. - Asegúrate de no sobrescribir el DataFrame
ecom_salesdentro de la funciónupdate_plotdebajo de la línea36utilizando un método de copia. - Devuelve la figura
bar_fig_major_catdesde la funciónupdate_plotdebajo de la línea45, para que la figura de Plotly se vuelva a renderizar.
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'
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)