Mulai sekarangMulai gratis

Pemilih tanggal untuk data penjualan

Dasbor penjualan interaktif yang Anda buat mendapat sambutan luar biasa; namun, tim penjualan perlu memantau penjualan harian untuk menganalisis pola dan tren. Anda diminta untuk mengembangkan pekerjaan Anda agar mencakup filter untuk melihat penjualan berdasarkan kategori utama pada tanggal tertentu.

Ini adalah tugas yang tepat untuk pemilih tanggal!

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Membangun Dasbor dengan Dash dan Plotly

Lihat Kursus

Instruksi latihan

  • Buat komponen pemilih tanggal bernama dcc.DatePickerSingle dengan pengenal sale_date di bawah baris 18.
  • Tetapkan parameter date ke 11 April 2011 di bawah baris 23 agar tanggal ini tampil sebagai tanggal awal yang terlihat.

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
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)
Edit dan Jalankan Kode