Обратный вызов сопоставления шаблона для построения тире – Python

У меня есть раскрывающийся список, который позволяет мне фильтровать категориальный график. Отдельный обратный вызов позволяет пользователю изменить этот график из гистограммы в круговую диаграмму. Эта часть работает так, как ожидалось.

У меня есть отдельные компоненты ползунка, которые регулируют настройки как для гистограммы, так и для круговой диаграммы. Проблема в том, что ползунки зафиксированы на месте. Можно ли добавлять/удалять соответствующие ползунки на основе выбора, выбранного в радиопунктах?

Если выбрана гистограмма (см. ниже), должны быть видны только два ползунка. Остальные два следует отбросить или удалить. И наоборот, если выбран пирог, должно произойти обратное. Ползунки полос удаляются вместо ползунков круговой диаграммы.

Макет фильтрующего элемента должен остаться прежним.

import dash
from dash import dcc
from dash import html
from dash.dependencies import Input, Output
import dash_bootstrap_components as dbc
import plotly.express as px
import plotly.graph_objs as go
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
   'Fruit': ['Apple','Banana','Orange','Kiwi','Lemon'],
   'Value': [1,2,4,8,6],
   })

external_stylesheets = [dbc.themes.SPACELAB, dbc.icons.BOOTSTRAP]

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets = external_stylesheets)

filter_box = html.Div(children=[

    html.Div(children=[

        html.Label('Fruit', style = {}),
        dcc.Dropdown(
            id = 'value_type',
            options = [
                {'label': x, 'value': x} for x in df['Fruit'].unique()
            ],
            value = df['Fruit'].unique(),
            multi = True,
            clearable = True
        ),

        html.Label('Cat Chart', style = {'display': 'inline','paddingTop': '0rem', "justifyContent": "center"}),
        dcc.RadioItems(['Bar','Pie'],'Bar', 
                       id = 'catmap', 
                       ),

       html.Label('Bar Transp', style = {'display': 'inline-block', 'paddingTop': '0.1rem',}),
        dcc.Slider(0, 1, 0.2,
               value = 0.6,
               id = 'bar_transp'),

        html.Label('Bar Width', style = {'display': 'inline-block'}),
        dcc.Slider(200, 1000, 200,
               value = 600,
               id = 'bar_width'),

        html.Label('Pie Transp', style = {'display': 'inline-block', 'paddingTop': '0.1rem',}),
        dcc.Slider(0, 1, 0.2,
               value = 0.6,
               id = 'pie_transp'),

        html.Label('Pie Hole', style = {'display': 'inline-block'}),
        dcc.Slider(0, 1, 0.2,
               value = 0.4,
               id = 'pie_hole'),

    ], className = "vstack",            
    )
])

app.layout = dbc.Container([
    dbc.Row([
        dbc.Col([
            dbc.Row([
                dbc.Col(html.Div(filter_box), 
                        ),
            ]),
        ]),
        dbc.Col([
            dbc.Row([
                dcc.Graph(id = 'type-chart'),
            ]),
        ])
    ])
], fluid = True)

@app.callback(
    Output('type-chart', 'figure'),
    [Input('value_type', 'value'), 
     Input('catmap', 'value'), 
     Input('bar_transp', 'value'), 
     Input('bar_width', 'value'), 
     Input('pie_transp', 'value'), 
     Input('pie_hole', 'value'), 
    ])     

def chart(value_type, catmap, bar_transp, bar_width, pie_transp, pie_hole):

    dff = df[df['Fruit'].isin(value_type)]

    if catmap == 'Bar':

        df_count = dff.groupby(['Fruit'])['Value'].count().reset_index(name = 'counts')

        if df_count.empty == True:
            type_fig = go.Figure()

        else:
            df_count = df_count

            type_fig = px.bar(x = df_count['Fruit'], 
                      y = df_count['counts'],
                      color = df_count['Fruit'],
                      opacity = bar_transp,
                      width = bar_width
                      )

    elif catmap == 'Pie':

        df_count = dff.groupby(['Fruit'])['Value'].count().reset_index(name = 'counts')

        if df_count.empty == True:
            type_fig = go.Figure()

        else:
            df_count = df_count

            type_fig = px.pie(df_count,
                              values = df_count['counts'],
                              opacity = pie_transp,
                              hole = pie_hole
                             )

    return type_fig

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