वेब-फ्रेंडली टेबल
अब पिछली मिसाल में बनी टेबल को और वेब-फ्रेंडली बनाते हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
flexdashboard के साथ डैशबोर्ड बनाना
अभ्यास निर्देश
- Station Usage चार्ट में
station_trips_dfके डेटा वाली एक टेबल जोड़ें,datatable()फंक्शन का उपयोग करते हुए. - Knit करें और HTML व्यूअर को बड़ा करें ताकि बनी हुई टेबल को एक्सप्लोर कर सकें. Gap कॉलम पर सॉर्ट करके देखें, सभी Caltrain स्टेशनों को सर्च करें, और पेज दर पेज नेविगेट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
{"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"}