Создайте Dropdown с меткой и значениями, используя библиотеку panda и Dash Plotly в python - PullRequest
0 голосов
/ 28 ноября 2018

Я использую библиотеку panda в Python для чтения из CSV-файла и заполнения выпадающего списка.Мое приложение использует Dash Plotly для создания веб-интерфейса HTML.Я заполняю только значения раскрывающегося списка, метки раскрывающегося списка совпадают со значениями.Как изменить метки на текст из файла csv?

available_rpi.csv

ip,name
192.168.1.6,"Virtual I²C (192.168.1.6)"
192.168.1.102,"GPS UART (192.168.1.102)"
192.168.1.106,"Ultrasonic I²C (192.168.1.103)"

Python скрипт:

import dash,requests,pandas as pd

df = pd.read_csv('available_rpi.csv', usecols = ['ip','name'])
available_rpi = df['ip'].unique()

app.layout = html.Div( [
    html.H1(children='RESENSE'),
    html.Div(children='''RESENSE: Transparent Record and Replay in the Internet of Things (IoT).'''),
    # html.Div(['Name : ', dcc.Input(id='input',value='ACC',type='text') ]),
    # dcc.Markdown(''' '''),
    html.Label('Raspberry Pi'),
    dcc.Dropdown(
        id = "input",
        options=[{'label': i, 'value': i} for i in available_rpi],
        value=''
    ),
    html.Div(id='output'),
    #   Graph for arriving data (static)
    dcc.Graph(id='data', animate=True),
    dcc.Interval(id='graph-update',interval=2*1000)
    ])

Ответы [ 3 ]

0 голосов
/ 28 ноября 2018

Я должен использовать словарь ....

available_rpi = pd.read_csv('available_rpi.csv', header=None, dtype={0: str}).set_index(0).squeeze().to_dict()
#print("Raspberry Pi's available:")
#for key, car in available_rpi.items():
#    print('{} : {}'.format(key, car))

app.layout = html.Div( [
    html.H1(children='RESENSE'),
    html.Div(children='''RESENSE: Transparent Record and Replay in the Internet of Things (IoT).'''),
    # html.Div(['Name : ', dcc.Input(id='input',value='ACC',type='text') ]),
    # dcc.Markdown(''' '''),
    html.Label('Raspberry Pi'),
    dcc.Dropdown(
        id = "input",
        options=[{'label': v, 'value': k} for k, v in available_rpi.items()],
        value=''
    ),
    html.Div(id='output'),
    #   Graph for arriving data (static)
    dcc.Graph(id='data', animate=True),
    dcc.Interval(id='graph-update',interval=2*1000)
    ])
0 голосов
/ 28 ноября 2018

Как насчет чтения CSV-данных с пандами немного по-другому и сохранения их в словаре?

import dash
import pandas as pd
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html

df = pd.read_csv('available_rpi.csv', usecols = ['ip','name'])
available_rpi = df.to_dict('records')

app = dash.Dash(__name__)

app.layout = html.Div( [
    html.H1(children='RESENSE'),
    html.Div(children='''RESENSE: Transparent Record and Replay in the Internet of Things (IoT).'''),
    # html.Div(['Name : ', dcc.Input(id='input',value='ACC',type='text') ]),
    # dcc.Markdown(''' '''),
    html.Label('Raspberry Pi'),
    dcc.Dropdown(
        id = "input",
        options=[{'label': i['name'], 'value': i['ip']} for i in available_rpi],
        value=''
    ),
    html.Div(id='output'),
    #   Graph for arriving data (static)
    dcc.Graph(id='data', animate=True),
    dcc.Interval(id='graph-update',interval=2*1000)
    ])

if __name__ == '__main__':
    app.run_server()
0 голосов
/ 28 ноября 2018

Вы должны сохранить ваш файл .csv в виде списка словарей, используя orient='records', а затем использовать понимание списка, чтобы задать параметры для компонента Dropdown:

import dash
import pandas as pd
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html

available_rpi = pd.read_csv('available_rpi.csv').to_dict(orient='records')

app = dash.Dash(__name__)

app.layout = html.Div([

    html.H1(children='RESENSE'),

    html.Div(children='''RESENSE: Transparent Record and Replay in the Internet of Things (IoT).'''),

    html.Label('Raspberry Pi'),

    dcc.Dropdown(
        id = "input",
        options=[{'label': i['name'], 'value': i['ip']} for i in available_rpi],
        value=''
    ),

    html.Div(id='output'),

    #Graph for arriving data (static)
    dcc.Graph(id='data', animate=True),

    dcc.Interval(id='graph-update',interval=2*1000)

])

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