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Sélecteur de date pour les données de ventes

Le tableau de bord interactif des ventes que vous avez créé a fait fureur ; toutefois, il est essentiel pour l'équipe des ventes de pouvoir suivre les ventes quotidiennes afin d'analyser les modèles et les tendances. On vous a demandé si vous pouviez élargir votre travail pour inclure un filtre afin d'afficher les ventes par grande catégorie à une date donnée.

Voilà une excellente occasion d'utiliser un sélecteur de date !

Cette activité fait partie du cours

Créer des tableaux de bord avec Dash et Plotly

Voir le cours

Instructions de l’exercice

  • Créez un composant sélecteur de date nommé dcc.DatePickerSingle avec l'identifiant sale_date sous la ligne 18.
  • Réglez le paramètre date au 11 avril 2011 sous la ligne 23 pour l'afficher comme date visible initiale.

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
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'
ecom_sales['InvoiceDate'] = pd.to_datetime(ecom_sales['InvoiceDate'])

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('Sale Date Select'),
        # Create a date picker with identifier
        ____(
            id='____',
            min_date_allowed=ecom_sales['InvoiceDate'].min(),
            max_date_allowed=ecom_sales['InvoiceDate'].max(),
            # Set the initial visible date
            date=date(____),
            initial_visible_month=date(2011, 4, 11),
            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='sales_cat'),
        html.H2('Daily Sales by Major Category', style={'border': '2px solid black', 'width': '400px', 'margin': '0 auto'})], 
    	style={'width': '700px', 'display': 'inline-block'})
]

@callback(
    Output(component_id='sales_cat', component_property='figure'),
    Input(component_id='sale_date', component_property='date')
)
def update_plot(input_date):
    sales = ecom_sales.copy(deep=True)
    if input_date:
        sales = sales[sales['InvoiceDate'] == input_date]
    ecom_bar_major_cat = sales.groupby('Major Category')['OrderValue'].agg('sum').reset_index(name='Total Sales ($)')
    bar_fig_major_cat = px.bar(
        title=f'Sales on: {input_date}', data_frame=ecom_bar_major_cat, orientation='h',
        x='Total Sales ($)', y='Major Category')
    return bar_fig_major_cat

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)
Modifier et exécuter le code