Hasilkan statistik kunci saat hover
Setelah presentasi terbaru tentang pekerjaan Anda kepada seorang manajer di perusahaan e-commerce, Anda menerima permintaan untuk membuat sebuah dashboard bagi pemangku kepentingan ini. Memasukkan terlalu banyak visualisasi dan terlalu banyak teks sama sekali tidak diperbolehkan.
Sebagai gantinya, mereka menginginkan dashboard yang sangat interaktif. Mereka meminta sebuah scatter plot yang, ketika kursor diarahkan (hover), akan menampilkan beberapa statistik kunci tambahan di kotak teks di sisi kanan. Tampilan ini harus berubah saat Anda mengarahkan kursor ke titik lain pada scatter plot.
Latihan ini merupakan bagian dari kursus
Membangun Dasbor dengan Dash dan Plotly
Instruksi latihan
- Tambahkan kolom
'Country'ke parametercustom_datapada scatter plot di bawah baris8agar kolom tersebut muncul dalam propertihoverData. - Buat sebuah callback di bawah baris
28yang menghubungkan grafikscatter_figke elementext_outputdan akan dipicu saat kursor diarahkan ke scatter plot.
Latihan interaktif langsung praktik
Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.
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'
ecom_country = ecom_sales.groupby('Country')['OrderValue'].agg(['sum', 'count']).reset_index().rename(columns={'count':'Sales Volume', 'sum':'Total Sales ($)'})
# Add the country data to the scatter plot
ecom_scatter = px.scatter(ecom_country, x='Total Sales ($)', y='Sales Volume', color='Country', width=350, height=400, ____=['____'])
ecom_scatter.update_layout({'legend':dict(orientation='h', y=-0.5,x=1, yanchor='bottom', xanchor='right'), 'margin':dict(l=20, r=20, t=25, b=0)})
app = Dash()
app.layout = [
html.Img(src=logo_link, style={'margin':'30px 0px 0px 0px' }),
html.H1('Sales breakdowns'),
html.Div([
html.H2('Sales by Country'),
dcc.Graph(id='scatter_fig', figure=ecom_scatter)],
style={'width':'350px', 'height':'500px', 'display':'inline-block',
'vertical-align':'top', 'border':'1px solid black', 'padding':'20px'}),
html.Div([
html.H2('Key Stats'),
html.P(id='text_output', style={'width':'500px', 'text-align':'center'})],
style={'width':'700px', 'height':'650px','display':'inline-block'})
]
# Trigger callback on hover
@callback(
Output('text_output', 'children'),
____('scatter_fig', '____'))
def get_key_stats(hoverData):
if not hoverData:
return 'Hover over a country to see key stats'
country = hoverData['points'][0]['customdata'][0]
country_df = ecom_sales[ecom_sales['Country'] == country]
top_major_cat = country_df.groupby('Major Category').agg('size').reset_index(name='Sales Volume').sort_values(by='Sales Volume', ascending=False).reset_index(drop=True).loc[0,'Major Category']
top_sales_month = country_df.groupby('Year-Month')['OrderValue'].agg('sum').reset_index(name='Total Sales ($)').sort_values(by='Total Sales ($)', ascending=False).reset_index(drop=True).loc[0,'Year-Month']
stats_list = [
f'Key stats for : {country}', html.Br(),
f'The most popular Major Category by sales volume was: {top_major_cat}', html.Br(),
f'The highest sales value month was: {top_sales_month}'
]
return stats_list
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)