使用下拉菜单创建虚线图

Question

您好，我有一个看起来像这样的 excel 文件，其中包含三个不同的服务器（A、B、C）。

我正在尝试构建一个具有下拉菜单的 dash 应用程序，这将使 select 所需的服务器成为可能，并显示每个服务器的 CPU 使用情况和内存使用情况的图表。

我已尝试修改 Dash 官方网站上的以下代码。可以在 https://plotly.github.io/datasets/country_indicators.csv

上找到数据

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)

除了不需要第二个下拉菜单和切片器之外，此代码的输出与我的类似我正在努力了解如何修改代码以适用于我的代码。欢迎任何帮助。谢谢。

Answer 1

您的回调函数将有一个 Output 和一个 Input。输出将是图表的 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)]

从那里将数据放入代表 figure 的 dict 中，就像在 Dash 示例和 return 中所做的那样。

使用下拉菜单创建虚线图

Create a dash graph with dropdown menu

python

plotly

plotly-dash