具有多个下拉输入的Plotly Dash图形不起作用

时间:2018-12-20 23:46:26

标签: python-3.x plotly-dash

我正在尝试创建一个具有多个交互式下拉用户输入变量的时序Dash折线图。理想情况下,我希望每个下拉输入都可以进行多项选择。

虽然我可以成功创建下拉菜单,但是图表并没有按照我的意愿进行更新。当我允许下拉菜单有多个选择时,我得到一个错误,即数组的长度不同。当我将下拉列表限制为一个选项时,我得到一个错误,即['Vendor_Name']不在索引中。因此,这可能是两个单独的问题。

无效的图形:

导入到DF中的Excel数据片段

import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
from dash.dependencies import Input, Output
import pandas as pd
#import plotly.graph_objs as go 
df = pd.read_csv("Data.csv", sep = "\t")
df['YearMonth'] = pd.to_datetime(df['YearMonth'], format = '%Y-%m')
cols = ['Product_1', 'Product_2', 'Product_3']
vendor = df['Vendor'].unique()

app = dash.Dash('Data')

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

            html.Label('Product'),
            dcc.Dropdown(
                 id = 'product',
                 options = [{
                         'label' : i, 
                         'value' : i
                 } for i in cols],
                multi = True,
                value = 'Product_1'

                 ),
                ]),

        html.Div([

            html.Label('Vendor'),
            dcc.Dropdown(
             id = 'vendor',
             options = [{
                     'label' : i, 
                     'value' : i
             } for i in vendor],
            multi = True,
             value = 'ABC')
             ,
        ]),
            ]),

    dcc.Graph(id = 'feature-graphic')
    ])


@app.callback(Output('feature-graphic', 'figure'),
    [Input('product', 'value'),
     Input('vendor', 'value')])


def update_graph(input_vendor, input_column):


    df_filtered = df[df['Vendor'] == input_vendor]

##also tried setting an index because of the error I was getting. Not sure if necessary
    df_filtered = df_filtered.set_index(['Vendor']) 

    traces = []

    df_by_col = df_filtered[[input_column, 'YearMonth']]

    traces.append({

        'x' :pd.Series(df_by_col['YearMonth']),
        'y' : df_by_col[input_column],
        'mode' : 'lines',
        'type' : 'scatter',
        'name' :'XYZ'}
        )

    fig = {
                    'data': traces,
                    'layout': {'title': 'Title of Chart'}
                    }
    return fig


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

提前感谢您的帮助!仍然是Python的新手,但对Dash的功能感到非常兴奋。我已经能够使用单个输入创建其他图形,并已阅读了文档。

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

这是我遵循的方法:(用我的方法编辑google中可用的常见示例):

[1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,2,3,4,5]

解决方法是::当父项下拉列表中存在单个输入时,该值将为字符串格式。但是对于多个值,它采用列表格式。
即使您单击交叉选项以删除任何选定的选项,此代码也可以完美工作并自动更新。

注意:我使用了“占位符”属性,而不是为其定义默认值,因为在这种情况下,它毫无意义。但是您也可以通过类似的方式动态更新该值。

答案 1 :(得分:0)

1个输入数据

csv中的数据很难循环。 我认为这是您的代码无法正常工作的主要原因, 因为您似乎了解基本的代码结构。 戴上我的SQL眼镜后,我认为您应该尝试使其像

Date, Vendor, ProductName, Value

2种回调输入类型已更改

multi之所以棘手,是因为它改变了切换(在仅选择一项的情况下返回str与在选择多项的情况下返回list之间的切换)

3回调返回类型

您的代码返回了dict,但回调函数声明了figure作为返回类型

但这是带有调试跟踪print()sleep()

的代码
import pandas as pd
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
from dash.dependencies import Input, Output
import plotly.graph_objs as go
import time

df = pd.read_csv("Data.csv", sep="\t")
df['YearMonth'] = pd.to_datetime(df['YearMonth'], format='%Y-%m')
products = ['Product_1', 'Product_2', 'Product_3']
vendors = df['Vendor'].unique()

app = dash.Dash('Data')

app.layout = html.Div([
    html.Div([
        html.Div([
            html.Label('Product'),
            dcc.Dropdown(
                id='product',
                options=[{'label' : p, 'value' : p} for p in products],
                multi=True,
                value='Product_1'
            ),
        ]),
        html.Div([
            html.Label('Vendor'),
            dcc.Dropdown(
                id='vendor',
                options=[{'label': v, 'value': v} for v in vendors],
                multi=True,
                value='ABC'
            ),
        ]),
    ]),
    dcc.Graph(id='feature-graphic', figure=go.Figure())
])


@app.callback(
    Output('feature-graphic', 'figure'),
    [Input('product', 'value'),
     Input('vendor', 'value')])
def update_graph(input_product, input_vendor):
    # df_filtered[['Product_1', 'YearMonth']]
    if type(input_product) == str:
        input_product = [input_product]
    if type(input_vendor) == str:
        input_vendor= [input_vendor]

    datasets = ['']
    i = 1
    for vendor in input_vendor:
        df_filtered = df[df['Vendor'] == vendor]
        for product in input_product:
            datasets.append((df_filtered[['YearMonth', 'Vendor', product]]).copy())
            datasets[i]['ProductName'] = product
            datasets[i].rename(columns={product: 'Value'}, inplace=True)
            i += 1
    datasets.pop(0)
    print(datasets)

    traces = ['']
    for dataset in datasets:
        print(dataset)
        time.sleep(1)
        traces.append(
            go.Scatter({
                'x': dataset['YearMonth'],
                'y': dataset['Value'],
                'mode': 'lines',
                'name': f"Vendor: {dataset['Vendor'].iloc[0]} Product: {dataset['ProductName'].iloc[0]}"
        }))
    traces.pop(0)
    layout = {'title': 'Title of Chart'}

    fig = {'data': traces, 'layout': go.Layout(layout)}
    return go.Figure(fig)


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

快速而肮脏的披露:

如果您处理 1。问题,它将大大简化一切。 因此,我尝试将pd.DataFrame()玩弄的东西从回调中分离出来,进入上层I / O部分。

1)不要在for循环中使用计数器

2)我的变量名也不是最好的

3)以下样式是穴居人的python和there must be a better way

traces = ['']
traces.append(this_and_that)
traces.pop(0)

通常:

使用print(input_variable)print(type(input_variable)) 大部分时间使我的车轮脱离泥泞。

毕竟

您应该注意,每个trace都有其自己的名称,该名称将显示在图例中。单击图例中的名称将添加或删除trace,而无需@app.callback()