Чернетка дашборду продажів
З огляду на вашу чудову роботу з компанією e-commerce, вони попросили вас допомогти повністю замінити їхні наявні дашборди, які потребують пропрієтарного ПЗ і щомісяця коштують організації величезні гроші.
Це не буде фінальний продукт; їм потрібна приблизна чернетка того, що можливо зробити за допомогою Dash. Вони хочуть лінійний графік загальних місячних продажів і стовпчиковий графік загальних продажів у кожній країні. Також буде доречно додати підсумкову метрику високого рівня, наприклад, який місяць мав найбільший обсяг замовлень.
Ваше завдання — швидко створити дашборд, використовуючи графіки Plotly, розташовані один під одним.
Ця вправа є частиною курсу
Створення дашбордів з Dash і Plotly
Інструкції до вправи
- Налаштуйте макет Dash у рядку
14. - Додайте змінну
line_figу рядку17. - Додайте змінну
bar_figу рядку19. - Додайте заголовок
.H3()із показомmax_country(країни з найбільшими загальними продажами).
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
from dash import Dash, dcc, html
import pandas as pd
import plotly.express as px
ecom_sales = pd.read_csv('/usr/local/share/datasets/ecom_sales.csv')
ecom_line = ecom_sales.groupby('Year-Month')['OrderValue'].agg('sum').reset_index(name='Total Sales ($)')
line_fig = px.line(data_frame=ecom_line, x='Year-Month', y='Total Sales ($)', title='Total Sales by Month')
ecom_bar = ecom_sales.groupby('Country')['OrderValue'].agg('sum').reset_index(name='Total Sales ($)')
max_country = ecom_bar.sort_values(by='Total Sales ($)', ascending=False).loc[0]['Country']
bar_fig = px.bar(data_frame=ecom_bar, x='Total Sales ($)', y='Country', orientation='h', title='Total Sales by Country')
app = Dash()
# Set up the layout
app.____ = [
html.H1('Sales Figures'),
# Add the line figure
dcc.___(id='my-line-fig', figure=____),
# Add the bar figure
dcc.___(id='my-bar-fig', figure=____),
# Add the H3 title
html.____(f'The largest country by sales was {____}!')
]
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)