Unduh data yang sudah difilter
Mengunduh file dilakukan dengan sepasang fungsi downloadButton() dan downloadHandler(). Kedua fungsi ini dipasangkan dengan cara yang mirip seperti pasangan fungsi output dan render: downloadButton() menentukan posisi kemunculannya di UI, sedangkan downloadHandler() perlu disimpan ke dalam daftar output dan memuat kode R yang membuat file unduhan tersebut.
Latihan ini adalah bagian dari kursus
Studi Kasus: Membangun Aplikasi Web dengan Shiny di R
Petunjuk latihan
Tambahkan kemampuan untuk mengunduh data yang saat ini ditampilkan di tabel sebagai file CSV. Secara spesifik:
- Tambahkan tombol unduhan ke UI dengan ID "download_data" dan label "Download".
- Tambahkan download handler ke server (baris 31).
- Beri nama file yang diunduh "gapminder_data.csv" (baris 33).
- Tulis data yang telah difilter ke dalam file CSV (baris 50).
Latihan interaktif praktis
Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.
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)