НачатьНачать бесплатно

Выбор даты для данных о продажах

Интерактивный дашборд продаж, который вы создали, получил отличные отзывы. Однако команде по продажам крайне важно отслеживать ежедневные показатели, чтобы анализировать закономерности и тенденции. Вас попросили расширить функциональность: добавить фильтр для просмотра продаж по основным категориям за конкретную дату.

Для этого отлично подойдёт компонент выбора даты!

Это упражнение является частью курса

Создание дашбордов с помощью Dash и Plotly

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Создайте компонент выбора даты dcc.DatePickerSingle с идентификатором sale_date после строки 18.
  • Задайте параметру date значение 11 апреля 2011 года после строки 23, чтобы эта дата отображалась как начальная.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

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)
Редактировать и запускать код