Il tuo primo shinydashboard con elementi interattivi

Hai visto come aggiungere elementi interattivi in un shinydashboard e anche come inserire tabelle di dati interattive.

In questo esercizio, gli annunci Airbnb sono stati salvati in un data frame chiamato listings, e la mappa geospaziale è stata salvata come oggetto leaflet chiamato m_london. L'header e la barra laterale sono stati salvati come header e sidebar.

Funzioni helper personalizzate:

make_plots: crea box plot o violin plot
num_listings: calcola il numero di annunci, in base all'intervallo selezionato
num_private_rooms: calcola la percentuale di camere private sul totale degli annunci, in base all'intervallo selezionato
median_price: calcola il prezzo mediano, in base all'intervallo selezionato Per saperne di più su una funzione helper, puoi eseguirla (ad esempio make_plots) nella console.

Questo esercizio fa parte del corso

Creare dashboard con shinydashboard

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Istruzioni dell'esercizio

Aggiungi box plot/violin plot plotly chiamati "plots".
Aggiungi una tabella di dati chiamata "table".
Aggiungi una mappa leaflet chiamata "map".
Imposta gli argomenti corretti in dashboardPage().

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

body <- dashboardBody(
  tabItems(
    tabItem(tabName = "charts",
            fluidRow(
              valueBoxOutput(outputId = "count"), valueBoxOutput(outputId = "prop"),valueBoxOutput(outputId = "med") ),
            fluidRow(
              tabBox(side = "left", id = "tabset", height = "500px",
                     tabPanel("Charts", 
                              # Place plotly object here
                              fluidRow(box(___("plots", height = 500, width = 600)) ) ), 
                     # Place dataTable object here
                     tabPanel("Data table", height = "500px", ___("table")) ), 
              box(side = "right", height = "200px", title = "Welcome to London!",),
              box(side = "right", height = "385px", title = "Controls",
                  sliderInput(inputId = "range", label = "Select price range:",
                              min = 0, max = 25000,value = c(0,2500)),
                  selectInput(inputId = "select", label = "Select group:", 
                              choices = c("Box plots", "Violin plots")) ) ) ),
    tabItem(tabName = "map",
            # Place leaflet object here
            fluidRow(box(title = "Map of listings in London", ___("map", height = 600, width = 700))) ) ) ) 

# Set the correct arguments for dashboardPage()
ui <- dashboardPage(___, ___, ___) 

server <- function(input, output) {
  output$count <- renderValueBox(valueBox("Number of listings", num_listings(input$range), 
                                        icon = icon("house-user") ))
  output$prop <- renderValueBox(valueBox("Private rooms", paste0(num_private_rooms(input$range), "% of all listings"),
                                        icon = icon("eye"), color = "orange") )
  output$med <- renderValueBox(valueBox("Median price", paste0(median_price(input$range), "£"), 
                                        icon = icon("money-bill-alt"), color = "olive") )
  output$plots <- renderPlotly(make_plots(input$range, input$select))
  output$table <- renderDataTable(filter(listings, price >= input$range[1], price <= input$range[2]) %>% select(c(name, neighbourhood, room_type, price)), 
                                  options = list(lengthMenu = c(5, 30, 50)))
  output$map <- renderLeaflet(m_london)
}

shinyApp(ui, server)

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