Opsi dropdown kondisional
Seorang pejabat senior pembelian di perusahaan e-commerce mengajukan masalah menarik. Dasbor mereka saat ini, yang menampilkan penjualan per bulan untuk kategori minor barang, memiliki dropdown dua tingkat (kategori mayor dan kategori minor) dengan terlalu banyak opsi. Terutama menjengkelkan, Anda diberi tahu, bahwa beberapa opsi muncul di dropdown kedua tetapi tidak dapat dipilih.
Anda meyakinkan pemangku kepentingan bahwa Anda dapat membantu—ini adalah kesempatan yang sangat baik bagi Anda untuk menggunakan chained callbacks guna menghasilkan dropdown bersyarat.
Latihan ini merupakan bagian dari kursus
Membangun Dasbor dengan Dash dan Plotly
Instruksi latihan
- Buat sebuah callback di bawah baris
31untuk memperbaruioptionsdropdownminor_cat_ddberdasarkan nilai dropdownmajor_cat_dd. - Format ulang variabel
relevant_minor_options(di bawah baris39) menjadi daftar kamus dengan kuncilabeldanvalueyang identik. - Buat callback lain di bawah baris
43yang memperbaruifiguregrafiksales_lineberdasarkan nilai dropdownminor_cat_dd.
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')
major_categories = list(ecom_sales['Major Category'].unique())
minor_categories = list(ecom_sales['Minor Category'].unique())
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 ($)'})
app = Dash()
app.layout = [
html.Img(src=logo_link, style={'margin':'30px 0px 0px 0px'}),
html.H1('Sales breakdowns'),
html.Div([
html.H2('Controls'),
html.Br(),
html.H3('Major Category Select'),
dcc.Dropdown(
id='major_cat_dd',
options=[{'label':category, 'value':category} for category in major_categories],
style={'width':'200px', 'margin':'0 auto'}),
html.Br(),
html.H3('Minor Category Select'),
dcc.Dropdown(id='minor_cat_dd', style={'width':'200px', 'margin':'0 auto'})],
style={'width':'350px', 'height':'350px', 'display':'inline-block',
'vertical-align':'top', 'border':'1px solid black', 'padding':'20px'}),
dcc.Graph(id='sales_line',style={'width':'700px', 'height':'650px','display':'inline-block'})
]
# Create a callback from the Major Category dropdown to the Minor Category Dropdown
@callback(
Output('____', '____'),
Input('major_cat_dd', 'value'))
def update_minor_dd(major_cat_dd):
major_minor = ecom_sales[['Major Category', 'Minor Category']].drop_duplicates()
relevant_minor_options = major_minor[major_minor['Major Category'] == major_cat_dd]['Minor Category'].values.tolist()
# Set up the Major Category options with the same label and value
formatted_relevant_minor_options = [{'label':____, 'value':____} for ____ in ____]
return formatted_relevant_minor_options
# Create a callback for the Minor Category dropdown to update the line plot
@callback(
Output('____', '____'),
Input('minor_cat_dd', 'value'))
def update_line(minor_cat):
minor_cat_title = 'All'
ecom_line = ecom_sales.copy()
if minor_cat:
minor_cat_title = minor_cat
ecom_line = ecom_line[ecom_line['Minor Category'] == minor_cat]
ecom_line = ecom_line.groupby('Year-Month')['OrderValue'].agg('sum').reset_index(name='Total Sales ($)')
line_graph = px.line(ecom_line, x='Year-Month', y='Total Sales ($)', title=f'Total Sales by Month for Minor Category: {minor_cat_title}')
return line_graph
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)