如何在Plotly Dash表格中自定义展示DataFrame指定列？

你的问题核心是未将自定义列配置传递给表格组件，且仍返回了全量列数据。以下是两种可行的修改方案：

方案一：同时输出data和columns（推荐） #

修改回调函数的输出目标，同时控制表格的data和columns属性，只保留需要展示的5列：

@app.callback(
    [Output('table', 'data'), Output('table', 'columns')],  # 新增columns的输出项
    Input('date_dd', 'value')
)
def update_table(selection):
    if len(selection) == 0:
        return dash.no_update, dash.no_update  # 对应两个输出的无更新返回

    else:    
        # 定义需要展示的目标列
        target_columns = ['Columns1','Columns2','Columns3','Columns4','Columns5']
        # 直接筛选目标列，减少不必要的数据处理
        dff = df[df['Settlement_Date'] == selection][target_columns]  
        
        # 生成表格列配置
        columns = [{'name': col, "id": col} for col in target_columns]
        # 生成对应列的数据字典
        data = dff.to_dict('records')

        return data, columns

方案二：仅修改data（需配合表格初始配置） #

如果不想调整回调输出结构，可在生成data时只保留目标列，同时在表格组件初始化时固定列配置：

1. 回调函数修改：

@app.callback(
    Output('table', 'data'), 
    Input('date_dd', 'value')
)
def update_table(selection):
    if len(selection) == 0:
        return dash.no_update

    else:    
        target_columns = ['Columns1','Columns2','Columns3','Columns4','Columns5']
        dff = df[df['Settlement_Date'] == selection][target_columns]  
        data = dff.to_dict('records')

        return data

2. 表格组件初始化时指定列：

dash_table.DataTable(
    id='table',
    columns=[{'name': col, 'id': col} for col in ['Columns1','Columns2','Columns3','Columns4','Columns5']]
)

原代码失效原因 #

你之前仅修改了columns变量，但未将其作为输出传递给表格组件，同时data仍返回全量列数据，导致表格依旧显示所有列。只有让表格的columns属性与data中的字段一一对应，才能精准控制显示列数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者beginofwork