Zacznij terazZacznij za darmo

Generowanie kluczowych statystyk po najechaniu kursorem

Po niedawnej prezentacji swojej pracy przed menedżerem w firmie e-commerce otrzymałeś prośbę o stworzenie dashboardu dla tego interesariusza. Zbyt duża liczba wizualizacji i tekstu jest absolutnie niedopuszczalna.

Zamiast tego dashboard ma być wysoce interaktywny. Menedżer poprosił o wykres punktowy, który po najechaniu kursorem wyświetli dodatkowe kluczowe statystyki w polu tekstowym po prawej stronie. Zawartość powinna się zmieniać po przejściu do nowego punktu na wykresie.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Tworzenie dashboardów z Dash i Plotly

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Dodaj kolumnę 'Country' do parametru custom_data wykresu punktowego poniżej linii 8, aby była dostępna we właściwości hoverData.
  • Utwórz callback poniżej linii 28, który połączy wykres scatter_fig z elementem text_output i będzie wyzwalany po najechaniu kursorem na wykres punktowy.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

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 ($)'})

# Add the country data to the scatter plot
ecom_scatter = px.scatter(ecom_country, x='Total Sales ($)', y='Sales Volume', color='Country', width=350, height=400, ____=['____'])
ecom_scatter.update_layout({'legend':dict(orientation='h', y=-0.5,x=1, yanchor='bottom', xanchor='right'), 'margin':dict(l=20, r=20, t=25, b=0)})

app = Dash()

app.layout = [
  html.Img(src=logo_link, style={'margin':'30px 0px 0px 0px' }),
  html.H1('Sales breakdowns'),
  html.Div([
    html.H2('Sales by Country'),
    dcc.Graph(id='scatter_fig', figure=ecom_scatter)],
    style={'width':'350px', 'height':'500px', 'display':'inline-block', 
           'vertical-align':'top', 'border':'1px solid black', 'padding':'20px'}),
  html.Div([
    html.H2('Key Stats'),
    html.P(id='text_output', style={'width':'500px', 'text-align':'center'})],
    style={'width':'700px', 'height':'650px','display':'inline-block'})
]

# Trigger callback on hover
@callback(
    Output('text_output', 'children'),
    ____('scatter_fig', '____'))

def get_key_stats(hoverData):
    if not hoverData:
        return 'Hover over a country to see key stats'
    country = hoverData['points'][0]['customdata'][0]
    country_df = ecom_sales[ecom_sales['Country'] == country]
    top_major_cat = country_df.groupby('Major Category').agg('size').reset_index(name='Sales Volume').sort_values(by='Sales Volume', ascending=False).reset_index(drop=True).loc[0,'Major Category']
    top_sales_month = country_df.groupby('Year-Month')['OrderValue'].agg('sum').reset_index(name='Total Sales ($)').sort_values(by='Total Sales ($)', ascending=False).reset_index(drop=True).loc[0,'Year-Month']
    stats_list = [
      f'Key stats for : {country}', html.Br(),
      f'The most popular Major Category by sales volume was: {top_major_cat}', html.Br(),
      f'The highest sales value month was: {top_sales_month}'
    ]
    return stats_list

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)
Edytuj i uruchom kod