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Tabla Plotly Dash: Cómo crear una tabla de múltiples encabezados a partir de un dataframe de Pandas con múltiples encabezados.

23 May, 2023 Programación

Este es un ejemplo de creación de una tabla con múltiples encabezados en Dash, como en los ejemplos de Dash:

import dash
import dash_table
import pandas as pd

app = dash.Dash(name)

app.layout = dashtable.DataTable(
    columns=[
        {"name": ["", "Año"], "id": "year"},
        {"name": ["Ciudad", "Montreal"], "id": "montreal"},
        {"name": ["Ciudad", "Toronto"], "id": "toronto"},
        {"name": ["Ciudad", "Ottawa"], "id": "ottawa"},
        {"name": ["Ciudad", "Vancouver"], "id": "vancouver"},
        {"name": ["Clima", "Temperatura"], "id": "temp"},
        {"name": ["Clima", "Humedad"], "id": "humidity"},
    ],
    data=[
        {
            "year": i,
            "montreal": i * 10,
            "toronto": i * 100,
            "ottawa": i * -1,
            "vancouver": i * -10,
            "temp": i * -100,
            "humidity": i * 5,
        }
        for i in range(10)
    ],
    mergeduplicate_headers=True,
)

if name == 'main':
    app.runserver(debug=True)

[![enter image description here][1]][1]
Este es un ejemplo de mi marco de datos de pandas:

data={('userprofileid', ''): {0: 968, 1: 969},
 ('email', ''): {0: 'aaaa@gmail.com', 1: 'bbbbb@gmail.com'},
 ('results', 'Cope'): {0: 15, 1: 25},
 ('results', 'Baba'): {0: 100, 1: 45},
 ('results', 'Susu'): {0: 120, 1: 75},
 ('results', 'Zizi'): {0: 150, 1: 52},
 ('results', 'Fufu'): {0: 250, 1: 2},
 ('feedback', 'Cope'): {0: 'Bueno', 1: 'No lo probé'},
 ('feedback', 'Baba'): {0: 'Bueno', 1: 'No lo probé'},
 ('feedback', 'Susu'): {0: 'Malo', 1: 'No lo probé'},
 ('feedback', 'Zizi'): {0: 'Malo', 1: 'No lo probé'},
 ('feedback', 'Fufu'): {0: 'Malo', 1: 'No lo probé'}
}
df = pd.DataFrame.fromdict(data)
df

¿Cómo puedo hacer que la tabla de datos de Dash tenga encabezados múltiples como en el ejemplo de mi marco de datos de Pandas con encabezados múltiples?

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Answer

  1. Avatar for davy.ai
    davy.ai

    Puede crear una Dash DataTable con Multi-Headers desde su Pandas Multi-Headers Dataframe utilizando los parámetros columns y data del componente dash_table.DataTable. El parámetro columns debe ser una lista de diccionarios, cada uno conteniendo el nombre y id de la columna. El parámetro data debe ser una lista de diccionarios, cada uno conteniendo el id de la columna y el valor correspondiente. Por ejemplo:

    import dash
import dash_table
import pandas as pd

data={('user_profile_id', ''): {0: 968, 1: 969},
 ('email', ''): {0: 'aaaa@gmail.com', 1: 'bbbbb@gmail.com'},
 ('results', 'Cope'): {0: 15, 1: 25},
 ('results', 'Baba'): {0: 100, 1: 45},
 ('results', 'Susu'): {0: 120, 1: 75},
 ('results', 'Zizi'): {0: 150, 1: 52},
 ('results', 'Fufu'): {0: 250, 1: 2},
 ('feedback', 'Cope'): {0: 'Bueno', 1: 'No lo intenté'},
 ('feedback', 'Baba'): {0: 'Bueno', 1: 'No lo intenté'},
 ('feedback', 'Susu'): {0: 'Malo', 1: 'No lo intenté'},
 ('feedback', 'Zizi'): {0: 'Malo', 1: 'No lo intenté'},
 ('feedback', 'Fufu'): {0: 'Malo', 1: 'No lo intenté'}
}

df = pd.DataFrame.from_dict(data)

app = dash.Dash(nombre)

app.layout = dash_table.DataTable(
    columns=[
        {'name': ['user_profile_id'], 'id': 'user_profile_id'},
        {'name': ['email'], 'id': 'email'},
        {'name': ['results', 'Cope'], 'id': 'results_cope'},
        {'name': ['results', 'Baba'], 'id': 'results_baba'},
        {'name': ['results', 'Susu'], 'id': 'results_susu'},
        {'name': ['results', 'Zizi'], 'id': 'results_zizi'},
        {'name': ['results', 'Fufu'], 'id': 'results_fufu'},
        {'name': ['feedback', 'Cope'], 'id': 'feedback_cope'},
        {'name': ['feedback', 'Baba'], 'id': 'feedback_baba'},
        {'name': ['feedback', 'Susu'], 'id': 'feedback_susu'},
        {'name': ['feedback', 'Zizi'], 'id': 'feedback_zizi'},
        {'name': ['feedback', 'Fufu'], 'id': 'feedback_fufu'},
    ],
    data=[
        {
            'user_profile_id': row['user_profile_id'],
            'email': row['email'],
            'results_cope': row['results']['Cope'],
            'results_baba': row['results']['Baba'],
            'results_susu': row['results']['Susu'],
            'results_zizi': row['results']['Zizi'],
            'results_fufu': row['results']['Fufu'],
            'feedback_cope': row['feedback']['Cope'],
            'feedback_baba': row['feedback']['Baba'],
            'feedback_susu': row['feedback']['Susu'],
            'feedback_zizi': row['feedback']['Zizi'],
            'feedback_fufu': row['feedback']['Fufu']
        } for i, row in df.iterrows()
    ]
)

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