クリックで別のプロットを更新する
ホバーで更新するプロットは大好評でした。まるで魔法のようですね！あなたの工夫で、退屈な静的ビジュアルが「体験」に生まれ変わっています。
前のレッスンで作成したダッシュボードに、変更のリクエストが届きました。eコマース企業のレポーティング階層は、国 → 大分類 → 小分類の順です。ですので、ホバーで下部の棒グラフが更新されない方がよいとのことです。
その代わりに、大分類の棒グラフをクリックすると、下の棒グラフが更新されるようにしてほしいそうです。これは、国ごとに大分類の売上構成比がどう異なるかを把握したいための要望です。
最近取り組んだクリックとホバーの知見を使えば、まさに実装できますね！
この演習はコースの一部です
Dash と Plotly で作るダッシュボード
演習の手順
'Major Category'がクリックデータで取得できるように、37行目の下にある大分類の棒グラフでcustom_dataパラメータに追加してください。45行目の下にコールバックを作成し、major_catグラフ内の棒がクリックされたときにminor_catチャートが更新されるように設定してください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
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 ($)'})
ecom_scatter = px.scatter(ecom_country, x='Total Sales ($)', y='Sales Volume', color='Country', width=350, height=550, custom_data=['Country'])
ecom_scatter.update_layout({'legend':dict(orientation='h', y=-0.7,x=1, yanchor='bottom', xanchor='right')})
app = Dash()
app.layout = [
html.Img(src=logo_link, style={'margin':'30px 0px 0px 0px'}),
html.H1('Sales breakdowns'),
html.Div([
html.H3('Sales Volume vs Sales Amount by Country'),
dcc.Graph(id='scatter', figure=ecom_scatter)],
style={'width':'350px', 'height':'650px', 'display':'inline-block',
'vertical-align':'top', 'border':'1px solid black', 'padding':'20px'}),
html.Div([
dcc.Graph(id='major_cat'),
dcc.Graph(id='minor_cat')],
style={'width':'700px', 'height':'650px','display':'inline-block'})
]
@callback(
Output('major_cat', 'figure'),
Input('scatter', 'hoverData'))
def update_major_cat_hover(hoverData):
hover_country = 'Australia'
if hoverData:
hover_country = hoverData['points'][0]['customdata'][0]
major_cat_df = ecom_sales[ecom_sales['Country'] == hover_country]
major_cat_agg = major_cat_df.groupby('Major Category')['OrderValue'].agg('sum').reset_index(name='Total Sales ($)')
ecom_bar_major_cat = px.bar(major_cat_agg, x='Total Sales ($)',
# Ensure the Major Category will be available
____=['Major Category'],
y='Major Category', height=300,
title=f'Sales by Major Category for: {hover_country}', color='Major Category',
color_discrete_map={'Clothes':'blue','Kitchen':'red', 'Garden':'green', 'Household':'yellow'})
ecom_bar_major_cat.update_layout({'margin':dict(l=10,r=15,t=40,b=0), 'title':{'x':0.5}})
return ecom_bar_major_cat
# Set up a callback for click data
@callback(
Output('minor_cat', 'figure'),
Input('____', '____'))
def update_major_cat_click(clickData):
click_cat = 'All'
major_cat_df = ecom_sales.copy()
total_sales = major_cat_df.groupby('Country')['OrderValue'].agg('sum').reset_index(name='Total Sales ($)')
if clickData:
click_cat = clickData['points'][0]['customdata'][0]
major_cat_df = ecom_sales[ecom_sales['Major Category'] == click_cat]
country_mj_cat_agg = major_cat_df.groupby('Country')['OrderValue'].agg('sum').reset_index(name='Total Sales ($)')
country_mj_cat_agg['Sales %'] = (country_mj_cat_agg['Total Sales ($)'] / total_sales['Total Sales ($)'] * 100).round(1)
ecom_bar_country_mj_cat = px.bar(country_mj_cat_agg, x='Sales %', y='Country',
orientation='h', height=450, range_x = [0,100], text='Sales %',
title=f'Global Sales % by Country for Major Category: {click_cat}')
ecom_bar_country_mj_cat.update_layout({'yaxis':{'dtick':1, 'categoryorder':'total ascending'}, 'title':{'x':0.5}})
return ecom_bar_country_mj_cat
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)