Opțiuni condiționate în dropdown
Un ofițer senior de achiziții din compania de e-commerce a ridicat o problemă interesantă. Dashboard-ul lor existent, care afișează vânzările pe lună pentru categoriile minore de produse, are un dropdown pe două niveluri (categorie majoră și categorie minoră) cu mult prea multe opțiuni. Ți se explică că este deosebit de enervant că în al doilea dropdown apar opțiuni care nu pot fi selectate.
Îi asiguri pe cei implicați că îi poți ajuta – este o oportunitate excelentă să folosești callback-uri înlănțuite pentru a crea un dropdown condiționat.
Acest exercițiu face parte din cursul
Crearea dashboardurilor cu Dash și Plotly
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Creează un callback după linia
31pentru a actualiza opțiunile dropdown-uluiminor_cat_ddpe baza valorii dropdown-uluimajor_cat_dd. - Reformatează variabila
relevant_minor_options(după linia39) într-o listă de dicționare cu chei identicelabelșivalue. - Creează un alt callback după linia
43care să actualizeze graficulsales_line– proprietateafigure– pe baza valorii dropdown-uluiminor_cat_dd.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
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')
major_categories = list(ecom_sales['Major Category'].unique())
minor_categories = list(ecom_sales['Minor Category'].unique())
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 ($)'})
app = Dash()
app.layout = [
html.Img(src=logo_link, style={'margin':'30px 0px 0px 0px'}),
html.H1('Sales breakdowns'),
html.Div([
html.H2('Controls'),
html.Br(),
html.H3('Major Category Select'),
dcc.Dropdown(
id='major_cat_dd',
options=[{'label':category, 'value':category} for category in major_categories],
style={'width':'200px', 'margin':'0 auto'}),
html.Br(),
html.H3('Minor Category Select'),
dcc.Dropdown(id='minor_cat_dd', style={'width':'200px', 'margin':'0 auto'})],
style={'width':'350px', 'height':'350px', 'display':'inline-block',
'vertical-align':'top', 'border':'1px solid black', 'padding':'20px'}),
dcc.Graph(id='sales_line',style={'width':'700px', 'height':'650px','display':'inline-block'})
]
# Create a callback from the Major Category dropdown to the Minor Category Dropdown
@callback(
Output('____', '____'),
Input('major_cat_dd', 'value'))
def update_minor_dd(major_cat_dd):
major_minor = ecom_sales[['Major Category', 'Minor Category']].drop_duplicates()
relevant_minor_options = major_minor[major_minor['Major Category'] == major_cat_dd]['Minor Category'].values.tolist()
# Set up the Major Category options with the same label and value
formatted_relevant_minor_options = [{'label':____, 'value':____} for ____ in ____]
return formatted_relevant_minor_options
# Create a callback for the Minor Category dropdown to update the line plot
@callback(
Output('____', '____'),
Input('minor_cat_dd', 'value'))
def update_line(minor_cat):
minor_cat_title = 'All'
ecom_line = ecom_sales.copy()
if minor_cat:
minor_cat_title = minor_cat
ecom_line = ecom_line[ecom_line['Minor Category'] == minor_cat]
ecom_line = ecom_line.groupby('Year-Month')['OrderValue'].agg('sum').reset_index(name='Total Sales ($)')
line_graph = px.line(ecom_line, x='Year-Month', y='Total Sales ($)', title=f'Total Sales by Month for Minor Category: {minor_cat_title}')
return line_graph
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)