ÎncepețiÎncepe gratuit

Selector de dată pentru datele de vânzări

Dashboard-ul interactiv de vânzări pe care l-ai creat a avut un succes răsunător; totuși, este esențial ca echipa de vânzări să poată monitoriza vânzările zilnice pentru a analiza tipare și tendințe. Ți s-a cerut să extinzi aplicația cu un filtru care să permită vizualizarea vânzărilor pe categorie principală pentru o anumită dată.

Sună ca o treabă pentru un selector de dată!

Acest exercițiu face parte din cursul

Crearea dashboardurilor cu Dash și Plotly

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Creează o componentă de tip selector de dată numită dcc.DatePickerSingle cu identificatorul sale_date, sub linia 18.
  • Setează parametrul date la 11 aprilie 2011, sub linia 23, pentru a afișa această dată ca valoare inițială vizibilă.

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
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'),
        # Create a date picker with identifier
        ____(
            id='____',
            min_date_allowed=ecom_sales['InvoiceDate'].min(),
            max_date_allowed=ecom_sales['InvoiceDate'].max(),
            # Set the initial visible date
            date=date(____),
            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'})
]

@callback(
    Output(component_id='sales_cat', component_property='figure'),
    Input(component_id='sale_date', component_property='date')
)
def update_plot(input_date):
    sales = ecom_sales.copy(deep=True)
    if input_date:
        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 bar_fig_major_cat

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)
Editează și rulează codul