Télécharger les données filtrées
Le téléchargement de fichiers se fait grâce au duo de fonctions downloadButton() et downloadHandler(). Ces deux fonctions fonctionnent ensemble de façon similaire au couple output/render : downloadButton() détermine l’emplacement dans l’interface, tandis que downloadHandler() doit être enregistré dans la liste output et contient le code R qui crée le fichier à télécharger.
Cet exercice fait partie du cours
Études de cas : créer des applications web avec Shiny en R
Instructions
Ajoutez la possibilité de télécharger, au format CSV, les données actuellement affichées dans le tableau. Plus précisément :
- Ajoutez un bouton de téléchargement dans l’UI avec l’ID "download_data" et l’étiquette "Download".
- Ajoutez un gestionnaire de téléchargement côté serveur (ligne 31).
- Donnez au fichier téléchargé le nom "gapminder_data.csv" (ligne 33).
- Écrivez les données filtrées dans un fichier CSV (ligne 50).
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
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$continent))),
# Add a download button
___(outputId = ___, label = ___),
plotOutput("plot"),
tableOutput("table")
)
server <- function(input, output) {
output$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 a download handler
output$download_data <- ___(
# The downloaded file is named "gapminder_data.csv"
filename = ___,
content = function(file) {
# The code for filtering the data is copied from the
# renderTable() function
data <- gapminder
data <- subset(
data,
lifeExp >= input$life[1] & lifeExp <= input$life[2]
)
if (input$continent != "All") {
data <- subset(
data,
continent == input$continent
)
}
# Write the filtered data into a CSV file
write.csv(___, file, row.names = FALSE)
}
)
output$plot <- renderPlot({
data <- gapminder
data <- subset(
data,
lifeExp >= input$life[1] & lifeExp <= input$life[2]
)
if (input$continent != "All") {
data <- subset(
data,
continent == input$continent
)
}
ggplot(data, aes(gdpPercap, lifeExp)) +
geom_point() +
scale_x_log10()
})
}
shinyApp(ui, server)