Analizzare le località dei clienti top
Grazie all'ottimo lavoro svolto con l'azienda di e-commerce, ti hanno chiesto di aiutarli ad ampliare un report esistente sulle vendite per paese.
Il sales manager vuole capire dove si trovano i loro clienti top. Al momento non ha un'idea chiara di cosa significhi "top". L'ideale sarebbe poter provare facilmente diversi valori di soglia per considerare qualcuno un cliente top e vedere come cambia il grafico con soglie diverse.
Il tuo compito è aiutare il sales manager usando un input di tipo range per alimentare un'app a aggiornamento live che filtra le vendite in base a un valore minimo di OrderValue.
Questo esercizio fa parte del corso
Creare dashboard con Dash e Plotly
Istruzioni dell'esercizio
- Aggiungi un componente di input range chiamato
dcc.Inputcon identificatoremin_order_valsotto la riga34che permetta agli utenti di selezionare un valore da50a550. - Nella callback sotto la riga
53, verificainput_vale filtra il DataFramesalesconOrderValuemaggiore del valore selezionato.
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 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'
def make_break(num_breaks):
br_list = [html.Br()] * num_breaks
return br_list
def add_logo():
corp_logo = html.Img(
src=logo_link,
style={'width':'75px','margin':'20px 20px 5px 5px','border':'1px dashed lightblue','display':'inline-block'})
return corp_logo
def style_c():
layout_style={'display':'inline-block','margin':'0 auto','padding':'20px'}
return layout_style
app = Dash()
app.layout = [
add_logo(),
*make_break(2),
html.H1('Sales Dashboard'),
*make_break(3),
html.Div([
html.H2('Controls', style=style_c()),
html.H3('Set minimum OrderValue'),
*make_break(2),
dcc.Input(
# Add a range input
id='min_order_val', type='____',
____=____, ____=____, value=50,
debounce=False,
style={'width':'300px', 'height':'30px'})],
style={'width':'350px', 'height':'350px', 'vertical-align':'top', 'border':'1px solid black',
'display':'inline-block', 'margin':'0px 80px'}),
html.Div([
dcc.Graph(id='sales_country'),
html.H2('Sales Quantity by Country', style={ 'border':'2px solid black', 'width':'400px', 'margin':'0 auto'})],
style={'width':'500px','display':'inline-block'})
]
@callback(
Output(component_id='sales_country', component_property='figure'),
Input(component_id='min_order_val', component_property='value'))
def update_plot(input_val):
sales = ecom_sales.copy(deep=True)
# Check for input and filter sales
if ____:
input_val = round(float(input_val), 2)
sales = sales[sales['OrderValue'] > ____]
fig = px.scatter(data_frame=sales, y='OrderValue', height=400,
x='Quantity', color='Country',
title=f'Orders of Min Value ${input_val}')
return fig
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)