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Indicatori di colore

Immagina che l'azienda di bike sharing abbia come obiettivo di avere due terzi dei viaggi sotto i 10 minuti per massimizzare la disponibilità delle bici. Possiamo indicare il livello di successo in base al colore del gauge.

Questo esercizio fa parte del corso

Creare dashboard con flexdashboard

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Istruzioni dell'esercizio

  • Aggiungi i settori al gauge "% Short Trips" in cui 67 e oltre è success, 32 e sotto è danger e warning è nel mezzo.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

{"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)\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### Origins\n\n\nColumn {data-width=350}\n-----------------------------------------------------------------------\n\n### Median Trip Length\n\n\n### % Short Trips\n\n```{r}\n\nnum_trips <- nrow(trips_df)\nshort_trips <- sum(trips_df$duration_sec < 600) # under 10 min\npct_short_trips <- round(100 * short_trips / num_trips, 0)\n\ngauge(value = pct_short_trips,\n      min = 0,\n      max = 100)\n\n```\n\n### Trips by Start Time\n\n\n"}
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