使用Ipywidget的嵌套过滤

Question

我正在尝试使用Ipywidget创建一个动态筛选。此处的dynamic一词指的是:如果在一个小部件中选择了一个选项，它将影响其余小部件的选择。

以下是用于复制的玩具数据集。

toy_data = pd.DataFrame({"LETTER": ["A", "B", "A","B","A", "B", "A","B"],
               "PLANT": ["Orange", "Carrots", "Lemon","Potato","Pomelo","Yam","Lime","Radish"],
               "NUMBER": [1,2,3,4,5,6,7,8]})

创建小部件：

letter_var = widgets.Dropdown(
    description="Letter: ",
    options=toy_data.LETTER.unique(),
    value="A",
)

def letter_filtering(change):
    clear_output(wait = True)
    letter = letter_var.value
    new_toy_data = toy_data[toy_data.LETTER == str(letter)]
    
    plant_var = widgets.Dropdown(description="Plant: ", options=new_toy_data.PLANT.unique(), value="Orange")
    
    return plant_var

letter_filtering函数的目的是过滤植物妻子的选择。也就是说，如果字母B是为letter_var选择的，则plant_var中的选择将仅限于字母B，但在实现时，

widgets.HBox([letter_var,letter_filtering])

我收到了一个特质错误。

TraitError: The 'children' trait of a HBox instance contains an Instance of a TypedTuple which expected a Widget, not the function 'letter_filtering'.

我想我不知道该怎么做了。

Answer 1

我不熟悉小部件机制，但是您可以通过“交互”功能来实现这一点，我认为这也更简单：

from ipywidgets import interact, fixed

toy_data = pd.DataFrame({"LETTER": ["A", "B", "A","B","A", "B", "A","B"],
               "PLANT": ["Orange", "Carrots", "Lemon","Potato","Pomelo","Yam","Lime","Radish"],
               "NUMBER": [1,2,3,4,5,6,7,8]})

def inner_fn(plant, df_in):
    df_ = df_in if plant == 'ALL' else df_in[df_in['PLANT'] == plant]
    return df_

def outer_fn(letter):
    df_ = toy_data if letter == 'ALL' else toy_data[toy_data['LETTER'] == letter]
    plants = ['ALL'] + sorted(df_['PLANT'].unique())
    interact(inner_fn, plant=plants, df_in=fixed(df_))

letters = ['ALL'] + sorted(toy_data['LETTER'].unique())
interact(outer_fn, letter=letters)

这将在“信函”下拉栏下创建一个“植物”下拉列表，如下所示：

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当选择一封信时，植物列表会更新如下：

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第二个下拉框的额外缩进是一个提示，这是一种嵌套机制，而且无可否认，这使得这项技术有点不美观。