Tu primer shinydashboard con elementos interactivos

Ya has visto cómo añadir elementos interactivos en un shinydashboard y también cómo incluir tablas de datos interactivas.

En este ejercicio, los anuncios de Airbnb se han guardado en un data frame llamado listings, y el mapa geoespacial se ha guardado como un objeto de leaflet llamado m_london. El encabezado y la barra lateral se han guardado como header y sidebar.

Funciones auxiliares personalizadas:

make_plots: Dibuja diagramas de caja o violin plots
num_listings: Calcula el número de anuncios según el rango seleccionado
num_private_rooms: Calcula el número de habitaciones privadas como porcentaje del total de anuncios, según el rango seleccionado
median_price: Calcula el precio mediano según el rango seleccionado Para saber más sobre una función auxiliar, puedes ejecutarla (por ejemplo, make_plots) en la consola.

Este ejercicio forma parte del curso

Creación de paneles con shinydashboard

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Instrucciones del ejercicio

Añade box plots/violin plots de plotly llamados "plots".
Añade una tabla de datos llamada "table".
Añade un mapa de leaflet llamado "map".
Establece los argumentos correctos en dashboardPage().

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

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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