我有一个看起来像这样的数据集：
cat_id author year publisher country value (dollars)
name1 kunga 1998 D and D Australia 10
name2 siba 2001 D and D UK 20
name3 siba 2001 D and D US 20
name3 shevara 2001 D and D UK 10
name3 dougherty 1992 D and D Australia 20
name4 ken 2011 S and K Australia 10
目标是生成“每列”而不是所有列的“多选”下拉菜单（因为我目前无法执行的“每列”过滤器，我需要能够按一列中的每列过滤多个项目去）。
使用上面的示例，这将在cat_id下添加一个名称为1,2,3,4的单元格；作者将有一个关于kunga，siba，shevara和发酵的下拉列表；年份将与1992、1998、2001、2011等一起下降。
我编写了以下代码：
import dash
from dash.dependencies import Input, Output, State
import dash_table
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd
app = dash.Dash(__name__)
df = pd.read_excel('dash_test_doc.xlsx')
app.layout = html.Div([
html.Div([
dcc.Input(
id='adding-rows-name',
placeholder='Enter a column name...',
value='',
style={'padding': 10},),html.Button('Add Column', id='adding-rows-button', n_clicks=0)], style={'height': 50}),
#Need to move this to being within each column?
html.Label('Multi-Select Dropdown'),
dcc.Dropdown(options=[{'label':i,'value':i} for i in df.columns],
value = [i for i in df.columns],
multi=True),
dash_table.DataTable(
id='adding-rows-table',
columns=[{"name": i, "id": i,"deletable":True} for i in df.columns],
# column_conditional_dropdowns=[{'id':i,'dropdowns':df[i]} for i in df.columns],
data = df.to_dict('rows'),
editable=True,
filtering=True,
sorting=True,
sorting_type="multi",
row_selectable="multi",
row_deletable=True,
selected_rows=[],
pagination_mode="fe",
style_cell_conditional=[
{
'if': {'row_index': 'odd'},
'backgroundColor': 'rgb(230, 255, 230)'
}
] + [
{
'if': {'column_id': c},
'textAlign': 'left'
} for c in ['Date', 'Region']
],
style_header={
'backgroundColor': 'white',
'fontWeight': 'bold'
}
),
html.Button('Add Row', id='editing-rows-button', n_clicks=0),
dcc.Graph(id='adding-rows-graph')
])
@app.callback(
Output('adding-rows-table', 'data'),
[Input('editing-rows-button', 'n_clicks')],
[State('adding-rows-table', 'data'),
State('adding-rows-table', 'columns')])
def add_row(n_clicks, rows, columns):
if n_clicks > 0:
rows.append({c['id']: '' for c in columns})
return rows
@app.callback(
Output('adding-rows-table', 'columns'),
[Input('adding-rows-button', 'n_clicks')],
[State('adding-rows-name', 'value'),
State('adding-rows-table', 'columns')])
def update_columns(n_clicks, value, existing_columns):
if n_clicks > 0:
existing_columns.append({
'id': value, 'name': value,
'editable_name': True, 'deletable': True
})
return existing_columns
@app.callback(
Output('adding-rows-graph', 'figure'),
[Input('adding-rows-table', 'data'),
Input('adding-rows-table', 'columns')])
def display_output(rows, columns):
return {
'data': [{
'type': 'heatmap',
'z': [[row.get(c['id'], None) for c in columns] for row in rows],
'x': [c['name'] for c in columns]
}]
}
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
此方法存在两个特定问题：
我知道问题所在的代码部分是：
#Need to move this to being within each column?
html.Label('Multi-Select Dropdown'),
dcc.Dropdown(options=[{'label':i,'value':i} for i in df.columns],
value = [i for i in df.columns],
multi=True),
并且没有回调，但是我是破折号的新手，而且我正在努力了解我应该具体做什么。如果有人可以向我展示如何在此代码中解决这两个问题，我将不胜感激。
作为旁注/免责声明，我最初是作为一个更大的问题here的一部分来问这个问题的，但是我意识到我需要让我的问题更具体地针对代码，并且更一般而言，因此我将逐一处理每个问题。
答案 0 :(得分：0)
感谢凯拉，使这个问题更加具体。这仍然是一个不错的选择，所以我看看是否能帮上所有忙。
第一件事是您需要更改表中的列定义，以使字典中要显示为下拉列表的每一列都具有'presentation': 'dropdown'。当前下拉列表在表内不起作用，因为您使用了dcc.Dropdown组件，该组件是与表分离的组件。如果您希望它们在表中工作，则需要使用column_static_dropdown或column_conditional_dropdowns（我看到您已将其注释掉）。
不过，我不确定表中的下拉列表是否可以用作回调的一部分。我试图将其连接起来，但下拉菜单的ID未识别为布局的一部分。要执行您想要的操作-我想-需要使用dcc.Dropdown设置多个下拉菜单，并将这些值作为更新表data属性的回调的输入。
这是一个我已经证实有效的小例子，但有一些限制：
app = dash.Dash(__name__)
df = pd.DataFrame(np.arange(30).reshape(5, 6))
app.layout = html.Div([
html.Div([
dcc.Input(
id='adding-rows-name',
placeholder='Enter a column name...',
value='',
style={'padding': 10}, ),
html.Button('Add Column', id='adding-rows-button', n_clicks=0)], style={'height': 50}),
# Need to move this to being within each column?
html.Label('Multi-Select Dropdown'),
dcc.Dropdown(
id='test-dropdown',
options=[{'label': i, 'value': i} for i in df[0]],
value=[i for i in df[0]],
multi=True),
dash_table.DataTable(
id='adding-rows-table',
columns=[{"name": i, "id": i, "deletable": True} for i in df.columns],
data=df.to_dict('rows'),
editable=True,
filtering=True,
sorting=True,
sorting_type="multi",
row_selectable="multi",
row_deletable=True,
selected_rows=[],
pagination_mode="fe",
style_cell_conditional=[
{
'if': {'row_index': 'odd'},
'backgroundColor': 'rgb(230, 255, 230)'
}
] + [
{
'if': {'column_id': c},
'textAlign': 'left'
} for c in ['Date', 'Region']
],
style_header={
'backgroundColor': 'white',
'fontWeight': 'bold'
}
),
html.Button('Add Row', id='editing-rows-button', n_clicks=0),
dcc.Graph(id='adding-rows-graph'),
])
@app.callback(
Output('adding-rows-table', 'data'),
[Input('editing-rows-button', 'n_clicks'),
Input('test-dropdown', 'value')],
[State('adding-rows-table', 'data'),
State('adding-rows-table', 'columns')])
def add_row(n_clicks, dropdown_value, rows, columns):
if n_clicks > 0:
rows.append({c['id']: '' for c in columns})
df = pd.DataFrame.from_dict(rows)
try:
df_filtered = df[df['0'].isin(dropdown_value)]
except TypeError:
df_filtered = df[df['0'].eq(dropdown_value)]
return df_filtered.to_dict(orient='records')
现在只有一个下拉列表，并且可以使用第一列中的值。您将需要添加更多，并且很快就会变得复杂。您可能可以设置下拉菜单的样式，以便它们与相关列更清晰地关联。
过滤掉行后，还存在如何处理行的问题。回调从表中提取State data，但是，如果过滤出一行，则该状态不在状态，因此无法通过再次在下拉菜单中进行选择来重新添加。您将需要一种不同的方式来处理表数据的存储，以免这种方式删除行。