ComenzarEmpieza gratis

Representa los datos

Recuerda que los gráficos son objetos de salida y, como tales, se añaden a una app de Shiny usando las funciones plotOutput() + renderPlot(). La función de salida se añade a la UI para indicar dónde colocar el gráfico, y la función de render en el servidor es la responsable de generarlo.

Tu tarea es añadir a la app un gráfico de PIB per cápita frente a esperanza de vida. Los datos usados en el gráfico deben ser los mismos que se muestran en la tabla; es decir, el gráfico solo debe mostrar registros que coincidan con los filtros de entrada. El código dentro de renderPlot() no tiene acceso a variables definidas dentro de renderTable(), así que tendrás que copiar y reutilizar literalmente el mismo código. Más adelante aprenderemos cómo evitar esta duplicación.

Este ejercicio forma parte del curso

Casos prácticos: crea aplicaciones web con Shiny en R

Ver curso

Instrucciones del ejercicio

  • Añade a la UI un contenedor para la salida del gráfico con el ID "plot".
  • En el servidor, usa la función de render adecuada para crear el gráfico (línea 30).
  • Reutiliza el mismo código de filtrado de datos que usa la tabla de salida para los datos del gráfico (línea 32).

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

ui <- fluidPage(
  h1("Gapminder"),
  sliderInput(inputId = "life", label = "Life expectancy",
              min = 0, max = 120,
              value = c(30, 50)),
  selectInput("continent", "Continent",
              choices = c("All", levels(gapminder$continent))),
  # Add a plot output
  ___(___),
  tableOutput("table")
)

server <- function(input, output) {
  output$table <- renderTable({
    data <- gapminder
    data <- subset(
      data,
      lifeExp >= input$life[1] & lifeExp <= input$life[2]
    )
    if (input$continent != "All") {
      data <- subset(
        data,
        continent == input$continent
      )
    }
    data
  })

  # Create the plot render function  
  output$plot <- ___({
    # Use the same filtered data code that the table uses
    data <- ___
            ___
            ___
    ggplot(data, aes(gdpPercap, lifeExp)) +
      geom_point() +
      scale_x_log10()
  })
}

shinyApp(ui, server)
Editar y ejecutar código