Question

嗨，我有一个excel文件，看起来像这样，其中有三个不同的服务器（A，B，C）。

我正在尝试构建一个具有下拉菜单的仪表板应用程序，该应用程序将使您可以选择所需的服务器并显示每个服务器的CPU使用率和内存使用率图。

我试图从Dash官方网站上修改以下代码。数据可以在https://plotly.github.io/datasets/country_indicators.csv

上找到

import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
from dash.dependencies import Input, Output

import pandas as pd

external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)

df = pd.read_csv('https://plotly.github.io/datasets/country_indicators.csv')

available_indicators = df['Indicator Name'].unique()

app.layout = html.Div([
    html.Div([

        html.Div([
            dcc.Dropdown(
                id='xaxis-column',
                options=[{'label': i, 'value': i} for i in available_indicators],
                value='Fertility rate, total (births per woman)'
            ),
            dcc.RadioItems(
                id='xaxis-type',
                options=[{'label': i, 'value': i} for i in ['Linear', 'Log']],
                value='Linear',
                labelStyle={'display': 'inline-block'}
            )
        ],
        style={'width': '48%', 'display': 'inline-block'}),

        html.Div([
            dcc.Dropdown(
                id='yaxis-column',
                options=[{'label': i, 'value': i} for i in available_indicators],
                value='Life expectancy at birth, total (years)'
            ),
            dcc.RadioItems(
                id='yaxis-type',
                options=[{'label': i, 'value': i} for i in ['Linear', 'Log']],
                value='Linear',
                labelStyle={'display': 'inline-block'}
            )
        ],style={'width': '48%', 'float': 'right', 'display': 'inline-block'})
    ]),

    dcc.Graph(id='indicator-graphic'),

    dcc.Slider(
        id='year--slider',
        min=df['Year'].min(),
        max=df['Year'].max(),
        value=df['Year'].max(),
        marks={str(year): str(year) for year in df['Year'].unique()},
        step=None
    )
])

@app.callback(
    Output('indicator-graphic', 'figure'),
    [Input('xaxis-column', 'value'),
     Input('yaxis-column', 'value'),
     Input('xaxis-type', 'value'),
     Input('yaxis-type', 'value'),
     Input('year--slider', 'value')])
def update_graph(xaxis_column_name, yaxis_column_name,
                 xaxis_type, yaxis_type,
                 year_value):
    dff = df[df['Year'] == year_value]

    return {
        'data': [dict(
            x=dff[dff['Indicator Name'] == xaxis_column_name]['Value'],
            y=dff[dff['Indicator Name'] == yaxis_column_name]['Value'],
            text=dff[dff['Indicator Name'] == yaxis_column_name]['Country Name'],
            mode='markers',
            marker={
                'size': 15,
                'opacity': 0.5,
                'line': {'width': 0.5, 'color': 'white'}
            }
        )],
        'layout': dict(
            xaxis={
                'title': xaxis_column_name,
                'type': 'linear' if xaxis_type == 'Linear' else 'log'
            },
            yaxis={
                'title': yaxis_column_name,
                'type': 'linear' if yaxis_type == 'Linear' else 'log'
            },
            margin={'l': 40, 'b': 40, 't': 10, 'r': 0},
            hovermode='closest'
        )
    }


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

此代码的输出给出与我的输出相似的输出，只是不需要第二个下拉菜单和切片器我正在努力了解如何修改代码以适用于我的代码。任何帮助都将受到欢迎。谢谢。

Answer 1

您的回调函数将只有一个Output和一个Input。输出将是图形的figure，输入将是下拉列表的value。

在回调中，您可以过滤从Excel文件中构建的数据框，如下所示：

df = pandas.read_excel('path/to/my/file.xlsx')
df = df[df['server'].eq(dropdown_value)]

从那里开始，将数据拟合到表示dict的{{1}}中，就像在Dash示例和figure中所做的一样。

使用下拉菜单创建虚线图

1 个答案: