Kliknięcie aktualizuje drugi wykres

Wykres aktualizowany po najechaniu kursorem zrobił duże wrażenie. Twoja praca zamienia zwykłe, statyczne wizualizacje w prawdziwe doświadczenia.

Pojawiła się prośba o zmianę dashboardu stworzonego w poprzedniej lekcji. Hierarchia raportowania w firmie e-commerce zaczyna się od kraju, potem przechodzi do głównej kategorii, a następnie do podkategorii. Dlatego zespół woli, żeby najechanie kursorem nie aktualizowało dolnego wykresu słupkowego.

Zamiast tego chcieliby, żeby kliknięcie słupka na wykresie głównych kategorii aktualizowało wykres poniżej. Taka funkcjonalność pozwoli lepiej zrozumieć, jak udział sprzedaży według głównych kategorii różni się między krajami.

Dzięki ostatnim ćwiczeniom z kliknięciami i najechaniem kursorem wiesz już, jak to zaimplementować!

To ćwiczenie jest częścią kursu

Tworzenie dashboardów z Dash i Plotly

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Upewnij się, że 'Major Category' będzie dostępna w danych kliknięcia – dodaj ją do parametru custom_data wykresu słupkowego głównych kategorii, poniżej linii 37.
Skonfiguruj callback poniżej linii 45, który będzie aktualizował wykres minor_cat po kliknięciu słupka na wykresie major_cat.

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 ($)'})
ecom_scatter = px.scatter(ecom_country, x='Total Sales ($)', 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)

Edytuj i uruchom kod