使用回调函数更新dash数据表

Question

我有一个仪表板我建立。我想增加更多的互动性。我想允许用户在下拉菜单上选择一个选项，我的数据表中显示的数据将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=[]),
])

这些是我定义的下拉过滤器

^{pr2}$

这个函数应该根据下拉选择来更新我的表

@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')

不知道如何为这类问题添加一个最小的可重复的例子，希望函数逻辑有问题，可以被对此包有更多经验的人发现。在

只是想重申一下这个问题。当数据在类中被选中时，性别/性别没有被特别地选择权重

更新

通过研究，我发现为了允许用户按列进行排序，我必须将sort_操作更改为native，因为定制意味着我必须自己指定排序操作。然而，我仍然在努力允许用户根据下拉选择过滤出现在数据表中的数据。在

这是我更新的代码。我还补充道：

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=[]),
    ])

以及：

@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')
    ]

我还尝试通过返回字典来更新回调函数中的dash datatable：

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")
    }

但是，这将返回一个空的datatable

以下是我使用的数据：

path_five = 'https://raw.githubusercontent.com/EmmS21/SpringboardCapstoneBoxingPredictionWebApp/master/boxingdata/punchingstats.csv'
punch_stats = pd.read_csv(path_five)

Answer 1

我成功了。这是我所做的。在

首先，我改了这些台词：

punchstats = [(punch_stats['division'].isin(weight_class))]
punchstats = [(punchstats['sex'].isin(gender))]

为此：

^{pr2}$

变量赋值也有问题。我不知道GENDER和WEIGHT_CLASS是什么，但我假设它们是字符串列表。您需要使用一个=而不是双==进行赋值。我也必须这么做。在

最后，我只是简单地做了return punchstatsdf.to_dict('records')。你不需要把它放在一个列表或一个字典里