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Une liste déroulante pour les ventes par pays

Alors que vous travailliez à votre bureau, la directrice mondiale des ventes de l'entreprise de commerce électronique est passée avec un nouveau défi. Elle a aimé les graphiques de ventes que vous avez créés récemment, mais souhaite filtrer par pays et voir les données de catégorie se mettre à jour en direct.

Elle a insisté pour utiliser les noms de pays approuvés : United Kingdom, Germany, France, Australia et Hong Kong.

🛑 Remarque : Vous devrez peut-être passer en mode Plein écran pour afficher correctement le tableau de bord avec tous les éléments côte à côte.

Cette activité fait partie du cours

Créer des tableaux de bord avec Dash et Plotly

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Instructions de l’exercice

  • Ajoutez un composant de liste déroulante dcc.Dropdown avec l'identifiant country_dd sous la ligne 16 pour l'utiliser dans un callback.
  • Définissez l'entrée et la sortie du callback sous la ligne 30 afin de relier la liste déroulante country_dd au graphique major_cat.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

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)
Modifier et exécuter le code