Verkoopcijfers in een Dash-app
Je Plotly-grafieken maken veel indruk binnen het bedrijf. Maar het is lastig om je werk met collega’s te delen. Je moet je grafieken steeds exporteren als afbeeldingen of HTML-bestanden en bij een nieuwe versie veel e-mails versturen.
Het is handiger als je de grafieken die je maakt kunt aanbieden als een webapplicatie. Je besluit dit uit te proberen met je lijngrafiek van de maandelijkse verkoop per land.
De ecom_sales-gegevensset is beschikbaar en line_fig is alvast voor je aangemaakt.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Dashboards bouwen met Dash en Plotly
Oefeninstructies
- Maak een lege Dash-app met de naam
app. - Zet de app-layout op één grafiekcomponent met de figuur
line_fig. - Laat de app de server in ontwikkelmodus draaien wanneer het script vanuit de console wordt uitgevoerd.
Interactieve oefening met praktijkervaring
Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.
from dash import Dash, dcc
import pandas as pd
import plotly.express as px
ecom_sales = pd.read_csv('/usr/local/share/datasets/ecom_sales.csv')
ecom_sales = ecom_sales.groupby(['Year-Month','Country'])['OrderValue'].agg('sum').reset_index(name='Total Sales ($)')
line_fig = px.line(data_frame=ecom_sales, x='Year-Month', y='Total Sales ($)', title='Total Sales by Month', color='Country')
# Create the Dash app
app = ____()
# Set up the layout with a single graph
app.____ = [dcc.____(
id='my-line-graph',
figure=line_fig)]
# Set the app to run in development mode
if __name__ == '__main__':
app.____(debug=____)