Создайте тире-график с раскрывающимся меню

Привет, у меня есть файл Excel, который выглядит так, где есть три разных сервера (A, B, C).

введите здесь описание изображения

Я пытаюсь создать приложение Dash с раскрывающимся меню, которое позволит выбрать желаемый сервер и отобразить график использования ЦП и использования памяти для каждого сервера.

Я попытался изменить следующий код с официального сайта Dash. Данные можно найти на https://plotly.github.io/datasets/country_indicators.csv

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)

Вывод этого кода дает результат, аналогичный моему, за исключением того, что второе раскрывающееся меню и срез не понадобятся  введите описание изображения здесь Я изо всех сил пытаюсь понять, как изменить код, чтобы иметь возможность обратиться к моему. Любая помощь приветствуется. Спасибо.


person miloshdrago    schedule 15.01.2020    source источник


Ответы (1)


Ваша функция обратного вызова будет иметь один Output и один Input. Выходными данными будет figure графика, а входными данными будет value раскрывающегося списка.

В обратном вызове вы можете отфильтровать фрейм данных, созданный из файла Excel, примерно так:

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

Оттуда просто поместите данные в dict, который представляет figure так же, как это сделано в примере с Dash и return его.

person coralvanda    schedule 15.01.2020