python - 我们如何使用回调和提供数据框的函数动态地在 Dash Table 中创建数据列

Question

我正在尝试使用输入在 Web 上创建破折号表。然而，问题是数据是从回调和先验的数据库中创建的，除非使用回调函数创建 pandas 数据框，否则我不知道列的名称。我已检查我是否获得了正确的数据。但是无法显示它。我使用了多个输出选项(使用 Dash 0.41)

我的代码如下所示:(我没有在回调 someFunc 中提供生成 pandas 数据帧的函数的详细信息，因为这对于此 Dash 代码故障排除的目的并不重要。

 import dash_table as dt

 def someFunc(ID, pattern_desc, file_path):

       ## do something 
      return df # pandas dataframe

#

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

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

 server = app.server

 app = dash.Dash(__name__)

 app.config.suppress_callback_exceptions = True
 app.css.config.serve_locally = True
 app.scripts.config.serve_locally = True


 app.layout = html.Div(
      children = [
      html.Div(
      id = 'title',
      children = appTitle,
      className = 'titleDiv'  
   ),
 html.Div(
    children = [
        html.Div(
            children = "Enter ID:",
            className = 'textDiv'
        ),
        dcc.Input(
            id = 'ID',
            type = 'text',
            value = 'ABCER1',
            size = 8),

        html.Div(
            children = "Enter Test Pattern",
            className = 'textDiv'
        ),
        dcc.Input(
            id = 'pattern_desc',
            type = 'text',
            value = 'Sample',
            size = 20),

         html.Div(
            children = "Enter File OutPut Path:",
            className = 'textDiv'
        ),
        dcc.Input(
            id = 'file_path',
            type = 'text',
            value = '',
            size = 30),

        html.Button(
            id = 'submit',
            n_clicks = 0,
            children = 'Search'
        )
    ]
),

    html.Div(
        id = 'tableDiv',
        children = dash_table.DataTable(
        id = 'table',
        style_table={'overflowX': 'scroll'},
        style_as_list_view=True,
        style_header={'backgroundColor': 'white','fontWeight': 
            'bold'},
         ),
        className = 'tableDiv'
    )
  ]
)

  # callback to update the table
  @app.callback([Output('table', 'data'),Output('table', 'columns')]
          [Input('submit', 'n_clicks')],
          [State('ID', 'value'),  State('pattern_desc', 'value'), 
        State('file_path', 'value')])
   def update_table(n_clicks, ID, pattern_desc, file_path):

         df = someFunc(ID, pattern_desc, file_path)
    mycolumns = [{'name': i, 'id': i} for i in df.columns]
        return html.Div([
                dt.DataTable(
            id='table',
            columns=mycolumns,
            data=df.to_dict("rows")
         )
        ])

所以在这种情况下，接受 3 个输入参数的函数 someFunc 返回一个 pandas 数据框，它可以根据输入具有不同的列。因此应用程序布局应该显示这些列由回调函数的输出根据输入动态给出。我应该让网页填充表格和列，但出现错误。当我运行它时，我将通过该函数生成的数据获取到文件中，但是破折号无法在网页上生成表格。我收到以下错误:

dash.exceptions.InvalidCallbackReturnValue:回调 ..table.data...table.columns.. 是一个多输出。预期输出类型为列表或元组但得到 Div([DataTable(columns=[{'name': 'pattern_desc', 'id': 'pattern_desc'}, ......

不确定如何实现。任何帮助将不胜感激。

Answer 1

在您的 Dash 回调中，您应该将 2 个单独的值返回到 2 个单独的输出:[Output('table', 'data'),Output('table', 'columns')]

你回来了:

return html.Div([
                dt.DataTable(
            id='table',
            columns=mycolumns,
            data=df.to_dict("rows")
         )
        ])

只有 1 个输出。

Dash 期望在列表或元组中有 2 个返回值，如下所示:

return("output1" , outputVariable2)

或

return[ Html.Div("text") , "output Text 2"]

为了解决这个问题，要么在元组或列表中返回 2 个值，要么编辑您的输出要求，以便只需要一个值。

从外观上看，您正在尝试返回一个包含数据表的 Div，因此您只需进行以下更改:

    html.Div(
        id = 'tableDiv',
        className = 'tableDiv'
    )

...

  @app.callback([Output('tableDiv', 'children')]
          [Input('submit', 'n_clicks')],
          [State('ID', 'value'),  State('pattern_desc', 'value'), 
        State('file_path', 'value')])
   def update_table(n_clicks, ID, pattern_desc, file_path):

         df = someFunc(ID, pattern_desc, file_path)
    mycolumns = [{'name': i, 'id': i} for i in df.columns]
        return html.Div([
                dt.DataTable(
            id='table',
            columns=mycolumns,
            data=df.to_dict("rows")
         )
        ])