Callback z selektorem daty
O nie! To znowu się zdarzyło. Dashboard z selektorem daty, który wcześniej stworzyłeś, uległ uszkodzeniu i kod callbacka jest nieczytelny.
Czy pamiętasz, jak połączyć komponent selektora daty z callbackiem, aby przywrócić dashboard do działania?
To ćwiczenie jest częścią kursu
Tworzenie dashboardów z Dash i Plotly
Instrukcje do ćwiczenia
- Utwórz callback i połącz komponent
sale_datez wykresemsales_catponiżej linii31. - Użyj parametru
input_datewarunkowo, aby przefiltrować kolumnęInvoiceDatew DataFramesalesponiżej linii38. - Zwróć wykres
bar_fig_major_cat, który ma zostać wyrenderowany w aplikacji Dash poniżej linii45.
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
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'),
dcc.DatePickerSingle(
id='sale_date',
min_date_allowed=ecom_sales['InvoiceDate'].min(),
max_date_allowed=ecom_sales['InvoiceDate'].max(),
date=date(2011, 4, 11),
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'})
]
# Create a callback and link
@callback(
____(component_id='____', component_property='____'),
____(component_id='____', component_property='____')
)
def update_plot(input_date):
sales = ecom_sales.copy(deep=True)
# Conditionally filter the DataFrame using the input
if ____:
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 the figure to render
return ____
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)