Блог

При написании программы в Dash у меня возникали проблемы. При использовании компонента Upload я изо всех сил пытаюсь правильно использовать эти данные в других компонентах. Моя цель — использовать загруженные данные (файл CSV), чтобы добавить параметры к 2 идентичным компонентам выпадающего списка, которые являются именами столбцов импортированного файла. График должен быть сгенерирован с использованием выбранных значений в выпадающих списках впоследствии в качестве оси для графика.

Любая помощь будет оценена.

 import base64
import datetime
import io

import dash
import dash_table
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
from dash.dependencies import Input, Output, State
import plotly.express as px
import pandas as pd

external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']
df = pd.DataFrame()
app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)

app.layout = html.Div([
    html.Div(children='this is an attempt to do stuff right'),
    dcc.Dropdown(id='Drop1'),
    dcc.Dropdown(id='Drop2'),
    dcc.Dropdown(id='graphtype', options=[
        {'label': 'Bar', 'value': 'Bar'},
        {'label': 'Scatter', 'value': 'Scatter'},
        {'label': 'Histogram', 'value': 'Hist'}
    ]),
    dcc.Upload(
        id='upload-data',
        children=html.Div([
            'Drag and Drop or ',
            html.A('Select Files')
        ]),
            style={
            'width': '100%',
            'height': '60px',
            'lineHeight': '60px',
            'borderWidth': '1px',
            'borderStyle': 'dashed',
            'borderRadius': '5px',
            'textAlign': 'center',
            'margin': '10px'
        },
        # Allow multiple files to be uploaded
        multiple=True
    ),
    html.Div(id='output-data-upload'),
    dcc.Graph(id='output-graph')

]
)


def parse_contents(contents, filename, date):
    content_type, content_string = contents.split(',')

    decoded = base64.b64decode(content_string)
    try:
        if 'csv' in filename:
            # Assume that the user uploaded a CSV file
            df = pd.read_csv(
                io.StringIO(decoded.decode('utf-8')))
        elif 'xls' in filename:
        # Assume that the user uploaded an excel file
        df = pd.read_excel(io.BytesIO(decoded))
    except Exception as e:
        print(e)
        return html.Div([
            'There was an error processing this file.'
        ])

    return html.Div([
        html.H5(filename),
        html.H6(datetime.datetime.fromtimestamp(date)),

        dash_table.DataTable(
            data=df.to_dict('records'),
            columns=[{'name': i, 'id': i} for i in df.columns]
        ),

        html.Hr(),  # horizontal line

        # For debugging, display the raw contents provided by the web browser
        html.Div('Raw Content'),
        html.Pre(contents[0:200]   '...', style={
            'whiteSpace': 'pre-wrap',
            'wordBreak': 'break-all'
        })

    ])


@app.callback(Output('output-data-upload', 'children'),
              [Input('upload-data', 'contents')],
              [State('upload-data', 'filename'),
               State('upload-data', 'last_modified')])
def update_output(list_of_contents, list_of_names, list_of_dates):
    if list_of_contents is not None:
        children = [
            parse_contents(c, n, d) for c, n, d in
            zip(list_of_contents, list_of_names, list_of_dates)]
        print(children)
        return children




if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)
  

Это страница из документов, которая должна предоставить вам все, что вам нужно. Если вы загружаете файл CSV, вы можете использовать:

 df = pd.read_csv(io.StringIO(decoded.decode('utf-8')))
  

и оттуда просто используйте его как обычный фрейм данных pandas.