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Gerar estatísticas-chave ao passar o mouse

Após uma demonstração recente do seu trabalho para um gerente na empresa de e-commerce, você recebeu um pedido para criar um dashboard para essa pessoa de interesse. Ter visualizações demais e texto demais está totalmente fora de questão.

Em vez disso, eles querem um dashboard altamente interativo. Eles pediram um gráfico de dispersão que, ao passar o mouse, mostre algumas estatísticas-chave adicionais em uma caixa de texto à direita. Isso deve mudar ao passar o mouse sobre um novo ponto no gráfico de dispersão.

Este exercício faz parte do curso

Construindo Dashboards com Dash e Plotly

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Instruções do exercício

  • Adicione a coluna 'Country' ao parâmetro custom_data do gráfico de dispersão abaixo da linha 8 para que ela apareça na propriedade hoverData.
  • Crie um callback abaixo da linha 28 que conecte o gráfico scatter_fig ao elemento text_output e seja acionado ao passar o mouse sobre o gráfico de dispersão.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

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)
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