ПочатиПочніть безкоштовно

Продажі в застосунку Dash

Ваші графіки Plotly справляють помітний вплив у компанії. Однак ділитися роботою з колегами складно. Вам постійно доводиться експортувати графіки як зображення або HTML‑файли, а коли зʼявляється нова версія — надсилати безліч листів.

Було б краще, якби ви могли публікувати створені графіки як вебзастосунок. Ви вирішуєте спробувати це на лінійному графіку місячних продажів за країнами.

Набір даних ecom_sales доступний, а line_fig відтворено для вас.

Ця вправа є частиною курсу

Створення дашбордів з Dash і Plotly

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Створіть порожній обʼєкт застосунку Dash з назвою app.
  • Налаштуйте розмітку застосунку як один компонент графіка, використовуючи фігуру line_fig.
  • Установіть запуск сервера застосунку в режимі розробки, коли скрипт запускається з консолі.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

from dash import Dash, dcc
import pandas as pd
import plotly.express as px
ecom_sales = pd.read_csv('/usr/local/share/datasets/ecom_sales.csv')
ecom_sales = ecom_sales.groupby(['Year-Month','Country'])['OrderValue'].agg('sum').reset_index(name='Total Sales ($)')
line_fig = px.line(data_frame=ecom_sales, x='Year-Month', y='Total Sales ($)', title='Total Sales by Month', color='Country')

# Create the Dash app
app = ____()

# Set up the layout with a single graph
app.____ = [dcc.____(
  id='my-line-graph',
  figure=line_fig)]

# Set the app to run in development mode
if __name__ == '__main__':
    app.____(debug=____)
Редагувати та запускати код