悬停以更新另一幅图

这家全球电商公司非常喜欢您为他们陈旧报告带来的创新与活力。之前您为一位经理构建了关键统计信息悬停面板，如今他又给您出了新挑战。虽然文字能提供很好的概览，但"图胜千言"！这位经理希望您能根据当前悬停的内容，生成展示不同子集的图表。

您此前在使用回调过滤数据并重新生成图形方面的经验，加上最近关于悬停触发回调的实践，正好可以结合起来解决这个需求。

本练习是课程的一部分

使用 Dash 和 Plotly 构建仪表板

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练习说明

在第 26 行下方，创建一个回调：当悬停在 scatter 散点图上时，更新 minor_cat 图表。
在第 41 行下方，创建一个回调：当悬停在 scatter 散点图上时，更新 major_cat 图表。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

from dash import Dash, dcc, html, Input, Output, callback
import plotly.express as px
import pandas as pd
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_country = ecom_sales.groupby('Country')['OrderValue'].agg(['sum', 'count']).reset_index().rename(columns={'count':'Sales Volume', 'sum':'Total Sales ($)'})
ecom_scatter = px.scatter(ecom_country, x='Total Sales ($)', y='Sales Volume', color='Country', width=350, height=550, custom_data=['Country'])
ecom_scatter.update_layout({'legend':dict(orientation='h', y=-0.7,x=1, yanchor='bottom', xanchor='right')})

app = Dash()

app.layout = [
  html.Img(src=logo_link, style={'margin':'30px 0px 0px 0px' }),
  html.H1('Sales breakdowns'),
  html.Div([
    html.H3('Sales Volume vs Sales Amount by Country'),
    dcc.Graph(id='scatter', figure=ecom_scatter)],
    style={'width':'350px', 'height':'650px', 'display':'inline-block', 
           'vertical-align':'top', 'border':'1px solid black', 'padding':'20px'}),
  html.Div([
    dcc.Graph(id='major_cat'),
    dcc.Graph(id='minor_cat')],
    style={'width':'700px', 'height':'650px','display':'inline-block'})
]

# Create a callback to update the minor category plot
@callback(
    Output('____', '____'),
    Input('scatter', '____'))

def update_min_cat_hover(hoverData):
    hover_country = 'Australia'
    if hoverData:
        hover_country = hoverData['points'][0]['customdata'][0]
    minor_cat_df = ecom_sales[ecom_sales['Country'] == hover_country]
    minor_cat_agg = minor_cat_df.groupby('Minor Category')['OrderValue'].agg('sum').reset_index(name='Total Sales ($)')
    ecom_bar_minor_cat = px.bar(minor_cat_agg, x='Total Sales ($)', y='Minor Category', orientation='h', height=450, title=f'Sales by Minor Category for: {hover_country}')
    ecom_bar_minor_cat.update_layout({'yaxis':{'dtick':1, 'categoryorder':'total ascending'}, 'title':{'x':0.5}})
    return ecom_bar_minor_cat

# Create a callback to update the major category plot
@callback(
    Output('____', '____'),
    Input('scatter', '____'))

def update_major_cat_hover(hoverData):
    hover_country = 'Australia'
    if hoverData:
        hover_country = hoverData['points'][0]['customdata'][0]
    major_cat_df = ecom_sales[ecom_sales['Country'] == hover_country]
    major_cat_agg = major_cat_df.groupby('Major Category')['OrderValue'].agg('sum').reset_index(name='Total Sales ($)')
    ecom_bar_major_cat = px.bar(major_cat_agg, x='Total Sales ($)', 
                                y='Major Category', height=300, 
                                title=f'Sales by Major Category for: {hover_country}', color='Major Category',
                                color_discrete_map={'Clothes':'blue','Kitchen':'red', 'Garden':'green', 'Household':'yellow'})
    ecom_bar_major_cat.update_layout({'margin':dict(l=10,r=15,t=40,b=0), 'title':{'x':0.5}})
    return ecom_bar_major_cat

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

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