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Tableau compatible avec le Web

Faisons maintenant en sorte que le tableau de l'exemple précédent soit plus adapté au Web.

Cette activité fait partie du cours

Créer des tableaux de bord avec flexdashboard

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Instructions de l’exercice

  • Ajoutez un tableau dans le graphique Station Usage qui contient les données de station_trips_df, en utilisant la fonction datatable().
  • Faites un tricotage (Knit) et agrandissez l'afficheur HTML pour explorer le tableau produit. Essayez de trier la colonne Gap, de chercher toutes les gares Caltrain et de naviguer d'une page à l'autre.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

{"my_document.Rmd":"---\ntitle: \"Bike Shares Daily\"\noutput: \n  flexdashboard::flex_dashboard:\n    orientation: columns\n    vertical_layout: fill\n---\n\n```{r setup, include=FALSE}\nlibrary(flexdashboard)\nlibrary(readr)\nlibrary(tidyverse)\nlibrary(lubridate)\nlibrary(plotly)\nlibrary(knitr)\nlibrary(DT)\n\ntrips_df <- read_csv('https://assets.datacamp.com/production/course_6355/datasets/sanfran_bikeshare_joined_oneday.csv')\n```\n\nColumn {data-width=650}\n-----------------------------------------------------------------------\n\n### Station Usage\n\n```{r}\n\nstation_trips_df <- trips_df %>%\n  select(start_station_name, end_station_name) %>%\n  pivot_longer(cols = start_station_name:end_station_name, names_to = 'Type', values_to = 'Station') %>%\n  group_by(Station, Type) %>%\n  summarize(n_trips = n()) %>% \n  mutate(Type = ifelse(Type == 'start_station_name', 'Trip Starts', 'Trip Ends')) %>%\n  pivot_wider(names_from = 'Type', values_from = 'n_trips') %>%\n  replace_na(list(`Trip Starts` = 0, `Trip Ends` = 0)) %>%\n  mutate(Gap = `Trip Ends` - `Trip Starts`)\n\n```\n\n\nColumn {data-width=350}\n-----------------------------------------------------------------------\n\n### Median Trip Length\n\n\n### % Short Trips\n\n\n### Trips by Start Time\n\n\n"}
Modifier et exécuter le code