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Dein erstes shinydashboard mit interaktiven Elementen

Du hast gesehen, wie man interaktive Elemente in ein shinydashboard einfügt und wie man interaktive Datentabellen hinzufügt.

In dieser Übung sind Airbnb-Angebote in einem Data Frame namens listings gespeichert, und die Geokarte wurde als leaflet-Objekt m_london gespeichert. Der Header und die Seitenleiste wurden als header bzw. sidebar abgelegt.

Eigene Hilfsfunktionen:

  • make_plots: erzeugt Boxplots oder Violinplots
  • num_listings: berechnet die Anzahl der Angebote basierend auf dem ausgewählten Bereich
  • num_private_rooms: berechnet den Anteil privater Zimmer an allen Angeboten (in Prozent), basierend auf dem ausgewählten Bereich
  • median_price: berechnet den Medianpreis basierend auf dem ausgewählten Bereich Um mehr über eine Hilfsfunktion zu erfahren, kannst du sie (z. B. make_plots) in der Konsole ausführen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Dashboards mit shinydashboard erstellen

Kurs anzeigen

Anleitung zur Übung

  • Füge plotly-Boxplots/Violinplots mit dem Namen "plots" hinzu.
  • Füge eine Datentabelle mit dem Namen "table" hinzu.
  • Füge eine leaflet-Karte mit dem Namen "map" hinzu.
  • Setze die richtigen Argumente in dashboardPage().

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

body <- dashboardBody(
  tabItems(
    tabItem(tabName = "charts",
            fluidRow(
              valueBoxOutput(outputId = "count"), valueBoxOutput(outputId = "prop"),valueBoxOutput(outputId = "med") ),
            fluidRow(
              tabBox(side = "left", id = "tabset", height = "500px",
                     tabPanel("Charts", 
                              # Place plotly object here
                              fluidRow(box(___("plots", height = 500, width = 600)) ) ), 
                     # Place dataTable object here
                     tabPanel("Data table", height = "500px", ___("table")) ), 
              box(side = "right", height = "200px", title = "Welcome to London!",),
              box(side = "right", height = "385px", title = "Controls",
                  sliderInput(inputId = "range", label = "Select price range:",
                              min = 0, max = 25000,value = c(0,2500)),
                  selectInput(inputId = "select", label = "Select group:", 
                              choices = c("Box plots", "Violin plots")) ) ) ),
    tabItem(tabName = "map",
            # Place leaflet object here
            fluidRow(box(title = "Map of listings in London", ___("map", height = 600, width = 700))) ) ) ) 

# Set the correct arguments for dashboardPage()
ui <- dashboardPage(___, ___, ___) 

server <- function(input, output) {
  output$count <- renderValueBox(valueBox("Number of listings", num_listings(input$range), 
                                        icon = icon("house-user") ))
  output$prop <- renderValueBox(valueBox("Private rooms", paste0(num_private_rooms(input$range), "% of all listings"),
                                        icon = icon("eye"), color = "orange") )
  output$med <- renderValueBox(valueBox("Median price", paste0(median_price(input$range), "£"), 
                                        icon = icon("money-bill-alt"), color = "olive") )
  output$plots <- renderPlotly(make_plots(input$range, input$select))
  output$table <- renderDataTable(filter(listings, price >= input$range[1], price <= input$range[2]) %>% select(c(name, neighbourhood, room_type, price)), 
                                  options = list(lengthMenu = c(5, 30, 50)))
  output$map <- renderLeaflet(m_london)
}

shinyApp(ui, server)
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