Extinderea lanțului
Dropdown-ul tău condiționat a fost un succes! A simplificat dashboard-ul și a îmbunătățit considerabil experiența utilizatorului. În timpul demonstrației produsului, stakeholderul a cerut câteva modificări.
În primul rând, dorește să se selecteze o valoare implicită pentru categoria minoră, astfel încât pe grafic să apară întotdeauna ceva. Ai o idee cum să realizezi acest lucru: inserând un callback suplimentar în lanț, între primele două create.
În al doilea rând, dorește să existe un titlu sub grafic care să amintească utilizatorilor din ce categorie majoră face parte categoria minoră aleasă. În loc să adaugi un alt callback, crezi că poți obține acest lucru trimițând categoria majoră selectată către o ieșire suplimentară.
Acest exercițiu face parte din cursul
Crearea dashboardurilor cu Dash și Plotly
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Creează un callback sub linia
37, declanșat de valoarea dropdown-uluimajor_cat_dd, care să trimită rezultate atât către opțiunile (options) dropdown-uluiminor_cat_dd, cât și către elementulchosen_major_cat_title. - Creează un alt callback sub linia
52care să seteze o valoare implicită (value) pentru dropdown-ulminor_cat_ddatunci când proprietatea saoptionsse actualizează.
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
import random
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'}),
html.Div([
dcc.Graph(id='sales_line'),
html.H3(id='chosen_major_cat_title')],
style={'width':'700px', 'height':'650px','display':'inline-block'})
]
# Create a callback to set minor values and HTML output
@callback(
Output('____', '____'),
Output('____', 'children'),
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()
minor_options = [{'label':x, 'value':x} for x in relevant_minor_options]
if not major_cat_dd:
major_cat_dd = 'None Selected'
major_cat_title = f'This is in the Major Category of: {major_cat_dd}'
return minor_options, major_cat_title
# Create a callback to set a default minor category value
@callback(
Output('____', '____'),
Input('____', '____'))
def select_minor_cat(options):
chosen_val = 'None'
if options:
vals = [x['value'] for x in options]
chosen_val = random.choice(vals)
return chosen_val
@callback(
Output('sales_line', 'figure'),
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)