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Rendre un graphique réactif aux entrées

Faisons maintenant évoluer notre tableau de bord en fonction des entrées de l’utilisateur.

Cet exercice fait partie du cours

Créer des tableaux de bord avec flexdashboard

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Instructions

  • Pour la carte des origines, faites réagir le graphique aux entrées en utilisant le « dataframe » réactif show_trips_df.
  • Exécutez le document, modifiez les entrées et observez ce qui change (et ce qui ne change pas).

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

{"my_document.Rmd":"---\ntitle: \"Bike Shares Daily\"\noutput: \n  flexdashboard::flex_dashboard:\n    orientation: columns\n    vertical_layout: fill\nruntime: shiny\n---\n\n```{r global, include=FALSE}\nlibrary(flexdashboard)\nlibrary(readr)\nlibrary(leaflet)\nlibrary(DT)\nlibrary(tidyverse)\nlibrary(lubridate)\nlibrary(plotly)\n\ntrips_df <- read_csv('https://assets.datacamp.com/production/course_6961/datasets/sanfran_bikeshare_joined_oneday.csv') %>%\n  mutate(duration_min = duration_sec / 60,\n         start_hour = hour(start_date)) %>%\n  filter(duration_min <= 8 * 60) # remove trips longer than 8 hours as suspicious data quality\n\n```\n\n\n\nColumn {data-width=200 .sidebar}\n-----------------------------------------------------------------------\n\n```{r}\n\nsliderInput(\"start_slider\", \n            label = \"Select trip start times to display (hour of day):\",\n            min = 0, \n            max = 24, \n            value = c(7,10), \n            step = 1)\n\nshow_trips_df <- reactive({\n\n  trips_df %>%\n    filter(start_hour >= input$start_slider[1] &\n             start_hour <= input$start_slider[2])\n\n})\n\n```\n\nColumn {data-width=450}\n-----------------------------------------------------------------------\n### Origins\n\n```{r}\n\n  trips_df %>%\n    rename(latitude = start_latitude,\n           longitude = start_longitude) %>%\n    group_by(start_station_id, latitude, longitude) %>%\n    count() %>%\n    leaflet() %>%\n    addTiles() %>%\n    addCircles(radius = ~n)\n\n\n```\n\nColumn {data-width=350}\n-----------------------------------------------------------------------\n\n### Total Trips\n\n```{r}\n\nvalueBox(prettyNum(trips_df %>%\n                     nrow(), big.mark = ','), \n         icon = 'fa-bicycle')\n\n\n```\n\n### Trips by Duration\n\n```{r}\n\ntrips_df %>%\n    ggplot(aes(x = duration_min)) +\n    theme_bw() +\n    xlab('Trip Duration (min) \\n') +\n    ylab('# trips') +\n    geom_histogram() \n\n```\n\n\n"}
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