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Potenziare la dashboard delle vendite

L'azienda di e-commerce è entusiasta del tuo lavoro e continua a proporre nuove idee creative. Questa volta vuole una dashboard potente che combini tutto ciò che hai costruito finora in un'unica interfaccia interattiva.

Ora desiderano avere:

  • Un grafico a linee delle vendite mensili filtrato per categoria principale e secondaria.
  • Un menu a discesa per ciascuna categoria, dove le opzioni secondarie si aggiornano in base alla selezione della principale.
  • Una tabella che mostri statistiche aggregate per quelle categorie.
  • Un grafico a barre delle vendite totali per paese.
  • Un altro grafico a barre che mostri le vendite per categoria secondaria e che si aggiorni quando passi il mouse sul grafico per paese.

Hai già costruito tutti i pezzi: è il momento di metterli insieme!

Questo esercizio fa parte del corso

Creare dashboard con Dash e Plotly

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Istruzioni dell'esercizio

  • Attiva la paginazione per la grid impostando il parametro pagination sotto la riga 23.
  • Limita ogni pagina a 6 righe impostando il parametro paginationPageSize sotto la riga 26.
  • Inserisci l'oggetto grid nella lista app.layout sotto la riga 49.

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

from dash import Dash, dcc, html, Input, Output, callback
import plotly.express as px
import pandas as pd
from dash_ag_grid import AgGrid
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'
major_categories = list(ecom_sales['Major Category'].unique())
large_tb = ecom_sales.groupby(['Major Category', 'Minor Category'])['OrderValue'].agg(['sum', 'count', 'mean']).reset_index().rename(columns={'count':'Sales Volume', 'sum':'Total Sales ($)', 'mean':'Average Order Value ($)'})
ecom_country = ecom_sales.groupby('Country')['OrderValue'].agg('sum').reset_index(name='Total Sales ($)')
bar_fig_country = px.bar(ecom_country, x='Total Sales ($)', y='Country', width=500, height=450, title='Total Sales by Country (Hover to filter the Minor Category bar chart!)', custom_data=['Country'], color='Country', color_discrete_map={'United Kingdom':'lightblue', 'Germany':'orange', 'France':'darkblue', 'Australia':'green', 'Hong Kong':'red'})
money_fmt = {"function": ("params.value.toLocaleString('en-US', {style: 'currency', currency: 'USD'})")}

column_defs = [
  {"field": "Major Category"},
  {"field": "Total Sales ($)", "valueFormatter": money_fmt},
  {"field": "Average Order Value ($)", "valueFormatter": money_fmt},
  {"field": "Sales Volume"}
]

grid = AgGrid(
  columnDefs=column_defs,
  rowData=large_tb.to_dict("records"),
  # Turn on pagination
  dashGridOptions={
    "____": ____,        
    # Show 6 rows per page
    "____": ____}       
)

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':'360px', 'display':'inline-block', 'vertical-align':'top', 'border':'1px solid black', 'padding':'20px'}),
  html.Div([
    html.H3(id='chosen_major_cat_title'),
    dcc.Graph(id='sales_line')],
    style={'width':'700px', 'height':'380px','display':'inline-block', 'margin-bottom':'5px'}),
  # Insert the AG Grid
  ____,
  html.Div([
    html.Div(dcc.Graph(id='major_cat', figure=bar_fig_country), style={'display':'inline-block'}),
    html.Div(dcc.Graph(id='minor_cat'), style={'display':'inline-block'})],
    style={'width':'1000px', 'height':'650px','display':'inline-block'})
]

@callback(
   Output('minor_cat_dd', 'options'),
   Output('chosen_major_cat_title', 'children'),
   Input('major_cat_dd', 'value'))

def update_dd(major_cat_dd):
    major_minor = ecom_sales[['Major Category', 'Minor Category']].drop_duplicates()
    relevant_minor = major_minor[major_minor['Major Category'] == major_cat_dd]['Minor Category'].values.tolist()
    minor_options = [dict(label=x, value=x) for x in relevant_minor]
    if not major_cat_dd:
        major_cat_dd = 'ALL'
    major_cat_title = f'This is in the Major Category of : {major_cat_dd}'
    return minor_options, major_cat_title

@callback(
    Output('sales_line', 'figure'),
    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}', height=350)
    return line_graph

@callback(
    Output('minor_cat', 'figure'),
    Input('major_cat', 'hoverData'))

def update_min_cat_hover(hoverData):
    hover_country = 'Australia'
    if hoverData:
        hover_country = hoverData['points'][0]['customdata'][0]
    minor_cat_df = ecom_sales[ecom_sales['Country'] == hover_country]
    minor_cat_agg = minor_cat_df.groupby('Minor Category')['OrderValue'].agg('sum').reset_index(name='Total Sales ($)')
    ecom_bar_minor_cat = px.bar(minor_cat_agg, x='Total Sales ($)', y='Minor Category', orientation='h', height=450, width=480,title=f'Sales by Minor Category for: {hover_country}')
    ecom_bar_minor_cat.update_layout({'yaxis':{'dtick':1, 'categoryorder':'total ascending'}, 'title':{'x':0.5}})
    return ecom_bar_minor_cat


if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)
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