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我有一个我构建的仪表板。我想添加更多的交互性。我想允许用户在下拉菜单中选择一个选项,并且我的数据表中显示的数据根据所述选择进行过滤
这就是我定义数据表的方式
html.Div([
dash_table.DataTable(
id='punchstats',
columns=[{'name': i, 'id': i} for i in punch_stats.columns],
data = punch_stats.to_dict('records'),
page_current=0,
page_size=2,
page_action='custom',
sort_action='custom',
sort_mode='multi',
style_table={'overflowX':'scroll',
'maxHeight':'300px'},
style_header={'backgroundColor':'rgb(30, 30, 30)'},
style_cell={'backgroundColor':'rgb(50,50,50)',
'color':'white'},
sort_by=[]),
])
dcc.Dropdown(
id='weight_class',
options=[{'label': i, 'value': i} for i in data['division'].unique()],
multi=True
),
dcc.Dropdown(
id='gender',
options=[{'label': i, 'value':i} for i in fight_outcomes['sex'].unique()],
multi=True
),
@app.callback(
dash.dependencies.Output('punchstats','data'),
[dash.dependencies.Input('punchstats','page_current'),
dash.dependencies.Input('punchstats','page_size'),
dash.dependencies.Input('punchstats','sort_by'),
dash.dependencies.Input('weight_class','value'),
dash.dependencies.Input('gender','value')])
def update_punchstats(page_current,page_size,sort_by,weight_class,gender):
if weight_class is None or weight_class == []:
weight_class == WEIGHT_CLASS
if gender is None or gender == []:
gender == GENDER
punchstatsdf = [(punch_stats['division'].isin(weight_class))]
punchstatsdf = [(punchstatsdf['sex'].isin(gender))]
print(sort_by)
if len(sort_by):
sorted_df = punchstatsdf.sort_values(
[cols['column_id'] for cols in sort_by],
ascending=[
cols['direction'] == 'asc'
for col in sort_by
],
inplace=False
)
else:
sorted_df = punchstatsdf
return sorted_df.iloc[page_current*page_size:(page_current+ 1)*page_size].to_dict('records')
html.Div([
dash_table.DataTable(
id='punchstats',
columns=[{'name': i, 'id': i} for i in sorted(punch_stats.columns)],
# data = punch_stats.to_dict('records'),
page_current=0,
page_size=5,
page_action='native',
sort_action='native',
column_selectable="single",
row_selectable="single",
sort_mode='multi',
style_table={'overflowX':'scroll',
'maxHeight':'300px'},
style_header={'backgroundColor':'rgb(30, 30, 30)'},
style_cell={'backgroundColor':'rgb(50,50,50)',
'color':'white'},
sort_by=[]),
])
@app.callback(
dash.dependencies.Output('punchstats','data'),
[dash.dependencies.Input('weight_class','value'),
dash.dependencies.Input('gender','value')])
def update_punchstats(weight_class,gender):
if weight_class is None or weight_class == []:
weight_class == WEIGHT_CLASS
if gender is None or gender == []:
gender == GENDER
punchstatsdf = [(punch_stats['division'].isin(weight_class))]
punchstatsdf = [(punchstatsdf['sex'].isin(gender))]
return [
punchstatsdf.to_dict('records')
]
def update_punchstats(weight_class,gender):
if weight_class is None or weight_class == []:
weight_class == WEIGHT_CLASS
if gender is None or gender == []:
gender == GENDER
punchstats = [(punch_stats['division'].isin(weight_class))]
punchstats = [(punchstats['sex'].isin(gender))]
return {
'data': punchstats.to_dict("records")
}
path_five = 'https://raw.githubusercontent.com/EmmS21/SpringboardCapstoneBoxingPredictionWebApp/master/boxingdata/punchingstats.csv'
punch_stats = pd.read_csv(path_five)
最佳答案
我让它工作了。这就是我所做的。
首先,我更改了以下几行:
punchstats = [(punch_stats['division'].isin(weight_class))]
punchstats = [(punchstats['sex'].isin(gender))]
punchstatsdf = punch_stats[punch_stats['division'].isin(weight_class)]
punchstatsdf = punchstatsdf[punchstatsdf['sex'].isin(gender)]
GENDER
和
WEIGHT_CLASS
是,但我假设它们是字符串列表。您需要使用单个
=
进行分配而不是双
==
.我也必须这样做。
return punchstatsdf.to_dict('records')
.您不需要将它放在列表或字典中。
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!