延伸回呼串鏈
你的條件式下拉選單大受好評!這不但讓儀表板更乾淨,也提供了更佳的使用體驗。在展示產品時,利害關係人請你實作幾項更新。
首先,他們希望為次要分類設定一個預設值,讓圖表上始終會顯示內容。你打算在前兩個回呼之間再串接一個回呼,來達成這個目標。
其次,他們希望在圖表下方加上一個標題,提醒使用者所選的次要分類屬於哪個主要分類。你認為不用再新增一個回呼,而是把選到的主要分類送到額外的輸出即可達成。
本練習屬於課程
使用 Dash 與 Plotly 建立儀表板
練習說明
- 在第 37 行下方建立一個回呼,當
major_cat_dd下拉選單的 value 變更時觸發,並同時輸出到minor_cat_dd下拉選單的options以及chosen_major_cat_title元素。 - 在第 52 行下方再建立一個回呼,當
minor_cat_dd的options屬性更新時,替該下拉選單設定預設的value。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼,體驗一下這個練習。
from dash import Dash, dcc, html, Input, Output, callback
import plotly.express as px
import pandas as pd
import random
ecom_sales = pd.read_csv('/usr/local/share/datasets/ecom_sales.csv')
major_categories = list(ecom_sales['Major Category'].unique())
minor_categories = list(ecom_sales['Minor Category'].unique())
logo_link = 'https://assets.datacamp.com/production/repositories/5893/datasets/fdbe0accd2581a0c505dab4b29ebb66cf72a1803/e-comlogo.png'
ecom_country = ecom_sales.groupby('Country')['OrderValue'].agg(['sum', 'count']).reset_index().rename(columns={'count':'Sales Volume', 'sum':'Total Sales ($)'})
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('Major Category Select'),
dcc.Dropdown(
id='major_cat_dd',
options=[{'label':category, 'value':category} for category in major_categories],
style={'width':'200px', 'margin':'0 auto'}),
html.Br(),
html.H3('Minor Category Select'),
dcc.Dropdown(
id='minor_cat_dd',
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_line'),
html.H3(id='chosen_major_cat_title')],
style={'width':'700px', 'height':'650px','display':'inline-block'})
]
# Create a callback to set minor values and HTML output
@callback(
Output('____', '____'),
Output('____', 'children'),
Input('major_cat_dd', 'value'))
def update_minor_dd(major_cat_dd):
major_minor = ecom_sales[['Major Category', 'Minor Category']].drop_duplicates()
relevant_minor_options = major_minor[major_minor['Major Category'] == major_cat_dd]['Minor Category'].values.tolist()
minor_options = [{'label':x, 'value':x} for x in relevant_minor_options]
if not major_cat_dd:
major_cat_dd = 'None Selected'
major_cat_title = f'This is in the Major Category of: {major_cat_dd}'
return minor_options, major_cat_title
# Create a callback to set a default minor category value
@callback(
Output('____', '____'),
Input('____', '____'))
def select_minor_cat(options):
chosen_val = 'None'
if options:
vals = [x['value'] for x in options]
chosen_val = random.choice(vals)
return chosen_val
@callback(
Output('sales_line', 'figure'),
Input('minor_cat_dd', 'value'))
def update_line(minor_cat):
minor_cat_title = 'All'
ecom_line = ecom_sales.copy()
if minor_cat:
minor_cat_title = minor_cat
ecom_line = ecom_line[ecom_line['Minor Category'] == minor_cat]
ecom_line = ecom_line.groupby('Year-Month')['OrderValue'].agg('sum').reset_index(name='Total Sales ($)')
line_graph = px.line(ecom_line, x='Year-Month', y='Total Sales ($)', title=f'Total Sales by Month for Minor Category: {minor_cat_title}')
return line_graph
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)