Un meniu derulant pentru vânzările pe țări
În timp ce lucrai la birou, managerul global de vânzări al companiei de e-commerce a trecut pe la tine cu o nouă provocare. I-au plăcut graficele de vânzări pe care le-ai creat recent, dar vrea să poată filtra după țară și să vadă datele pe categorii actualizate în timp real.
A subliniat că trebuie folosite denumirile oficiale ale țărilor: United Kingdom, Germany, France, Australia și Hong Kong.
🛑 Notă: S-ar putea să fie nevoie să intri în modul Ecran complet pentru a vizualiza corect tabloul de bord cu toate elementele afișate unul lângă altul.
Acest exercițiu face parte din cursul
Crearea dashboardurilor cu Dash și Plotly
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Adaugă o componentă de tip meniu derulant numită
dcc.Dropdowncu identificatorulcountry_ddsub linia16, pentru a fi utilizată într-un callback. - Setează intrarea și ieșirea callback-ului de sub linia
30pentru a conecta meniul derulantcountry_ddla graficulmajor_cat.
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')
logo_link = 'https://assets.datacamp.com/production/repositories/5893/datasets/fdbe0accd2581a0c505dab4b29ebb66cf72a1803/e-comlogo.png'
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('Country Select'),
# Add a dropdown with identifier
dcc.____(
____='country_dd',
options=['United Kingdom', 'Germany', 'France', 'Australia', 'Hong Kong'],
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='major_cat'),
html.H2('Major Category', style={'border': '2px solid black', 'width': '200px', 'margin': '0 auto'})],
style={'width': '700px', 'display': 'inline-block'})
]
@callback(
# Set the input and output of the callback to link the dropdown to the graph
____(component_id='____', component_property='____'),
____(component_id='____', component_property='____')
)
def update_plot(input_country):
country_filter = 'All Countries'
sales = ecom_sales.copy(deep=True)
if input_country:
country_filter = input_country
sales = sales[sales['Country'] == country_filter]
ecom_bar_major_cat = sales.groupby('Major Category')['OrderValue'].agg('sum').reset_index(name='Total Sales ($)')
bar_fig_major_cat = px.bar(
title=f'Sales in {country_filter}', data_frame=ecom_bar_major_cat, x='Total Sales ($)', y='Major Category', color='Major Category',
color_discrete_map={'Clothes':'blue','Kitchen':'red','Garden':'green','Household':'yellow'})
return bar_fig_major_cat
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)