Un rappel avec sélecteur de date
Oh non ! Ça recommence. Le tableau de bord avec sélecteur de date que vous avez créé est corrompu et le code du rappel est illisible.
Pouvez-vous vous souvenir comment intégrer un composant de sélection de date à un rappel pour remettre le tableau de bord sur les rails ?
Cette activité fait partie du cours
Créer des tableaux de bord avec Dash et Plotly
Instructions de l’exercice
- Créez un rappel et reliez le composant
sale_dateau graphiquesales_catsous la ligne31. - Utilisez sous condition le paramètre
input_datepour filtrer la colonneInvoiceDatedu DataFramesalessous la ligne38. - Retournez la figure
bar_fig_major_catpour l'afficher dans l'application Dash sous la ligne45.
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'),
dcc.DatePickerSingle(
id='sale_date',
min_date_allowed=ecom_sales['InvoiceDate'].min(),
max_date_allowed=ecom_sales['InvoiceDate'].max(),
date=date(2011, 4, 11),
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'})
]
# Create a callback and link
@callback(
____(component_id='____', component_property='____'),
____(component_id='____', component_property='____')
)
def update_plot(input_date):
sales = ecom_sales.copy(deep=True)
# Conditionally filter the DataFrame using the input
if ____:
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 the figure to render
return ____
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)