売上データのデートピッカー
作成したインタラクティブな売上ダッシュボードは大好評でした。しかし、パターンやトレンドを分析するために、営業チームが日次売上をモニタリングできることが重要です。そこで、特定の日付に主要カテゴリ別の売上を表示するフィルターを追加できないか依頼されました。
ここはデートピッカーの出番ですね！
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
- 行
18の下に、識別子がsale_dateの日付ピッカーコンポーネントdcc.DatePickerSingleを作成します。 - 行
23の下で、dateパラメータを 2011年4月11日 に設定し、初期表示の日付として示します。
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
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)