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Einen Slider hinzufügen

Ein Slider-Filter ermöglicht es dir, die dargestellten Datenwerte einfach zu aktualisieren, indem du eine numerische Variable auf einen bestimmten Bereich einschränkst. In dieser Übung sollst du zwei Slider-Filter für das Streudiagramm des Housing Price Index gegenüber dem Eigenheimanteil im Jahr 2017 hinzufügen: einen für jede Achse.

plotly und crosstalk sind bereits geladen, und die Daten liegen in us2017.

Hinweis: Eventuell musst du im HTML Viewer nach unten scrollen oder ihn ausklappen, um die Slider zu sehen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Interaktive Datenvisualisierung mit plotly in R – Fortgeschrittene Themen</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Platziere zwei Slider-Filter unter dem in p17 gespeicherten Streudiagramm. Der erste Slider soll dem Housing Price Index (house_price) entsprechen, der zweite dem Anteil an Eigenheimbesitz (home_owners).
  • Füge Slider-Beschriftungen hinzu, die den Achsentiteln in p17 entsprechen: "HPI" und "Home ownership (%)".

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

shared_us <- SharedData$new(us2017)
p17 <- shared_us %>%
  plot_ly(x = ~home_owners, y = ~house_price, 
          color = ~region, height = 400) %>%
  add_markers() %>%
  layout(xaxis = list(title = "Home ownership (%)"), 
         yaxis = list(title = "HPI"))
  
# add a slider filter for each axis below the scatterplot
___(
  ___(p17,
      ___(id = "price",  label = ___,  sharedData = ___,  column = ___),
      ___(id = "owners",  label = ___,  sharedData = ___, column = ___)
  )
)
Code bearbeiten und ausführen