Zacznij terazZacznij za darmo

Łączenie HTML z Dashem

Współpracujesz z firmą e-commerce, pomagając jej wizualizować dane – czas teraz zadbać o lepszą prezentację.

Twoim celem jest wyświetlenie wcześniej utworzonych wykresów liniowego i słupkowego – line_graph i bar_graph – razem w jednym dashboardzie Dash. Aby całość wyglądała kompletnie, dodasz też tytuł na górze layoutu.

Wykresy line_graph i bar_graph zostały już dla ciebie odtworzone.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Tworzenie dashboardów z Dash i Plotly

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Dodaj tytuł do aplikacji Dash jako .H1() zawierający tekst 'Sales by Country & Over Time'.
  • Dodaj wykresy line_graph i bar_graph do layoutu aplikacji Dash.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

from dash import Dash, dcc, html
import pandas as pd
import plotly.express as px
ecom_sales = pd.read_csv('/usr/local/share/datasets/ecom_sales.csv')
ecom_line = ecom_sales.groupby(['Year-Month','Country'])['OrderValue'].agg('sum').reset_index(name='Total Sales ($)')
ecom_bar = ecom_sales.groupby('Country')['OrderValue'].agg('sum').reset_index(name='Total Sales ($)')
line_graph = px.line(data_frame=ecom_line, x='Year-Month', y='Total Sales ($)', title='Total Sales by Month', color='Country')
bar_graph = px.bar(data_frame=ecom_bar, x='Total Sales ($)', y='Country', orientation='h',title='Total Sales by Country')

app = Dash()

# Set up the layout
app.layout = [
  # Add a H1
  html.____('____'),
  # Add both graphs
  dcc.____(id='line_graph', figure=____),
  dcc.____(id='bar_graph', figure=____)
  ]

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