Date picker สำหรับข้อมูลยอดขาย
แดชบอร์ดยอดขายแบบอินเทอร์แอกทีฟที่สร้างไว้ได้รับการตอบรับอย่างดีเยี่ยม อย่างไรก็ตาม ทีมขายต้องการติดตามยอดขายรายวันเพื่อวิเคราะห์รูปแบบและแนวโน้ม คุณได้รับการขอให้เพิ่มตัวกรองสำหรับดูยอดขายตามหมวดหมู่หลักในวันที่กำหนด
งานนี้เหมาะสำหรับ date picker เลย!
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การสร้างแดชบอร์ดด้วย Dash และ Plotly
คำแนะนำการฝึกหัด
- สร้างคอมโพเนนต์ date picker ชื่อ
dcc.DatePickerSingleโดยกำหนด identifier เป็นsale_dateใต้บรรทัดที่18 - กำหนดพารามิเตอร์
dateเป็นวันที่ 11 เมษายน 2011 ใต้บรรทัดที่23เพื่อแสดงเป็นวันที่เริ่มต้น
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
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)