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Rendi la tabella interattiva

Le datatable del pacchetto DT sono spesso un modo migliore per visualizzare i dati in un'app Shiny rispetto alle tabelle integrate. Le tabelle Shiny possono essere convertite in datatable con due semplici modifiche al codice: invece di usare tableOutput() e renderTable(), usa DT::dataTableOutput() e DT::renderDataTable(). Le datatable offrono un'ampia gamma di opzioni di personalizzazione, ma qui non useremo alcuna opzione speciale.

Nota: con il pacchetto DT, la convenzione è di non caricare il pacchetto DT, ma di usare il prefisso DT:: quando richiami le funzioni delle datatable.

Questo esercizio fa parte del corso

Casi di studio: creare applicazioni web con Shiny in R

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Istruzioni dell'esercizio

Il codice dell'app Shiny dell'ultimo esercizio di programmazione è fornito senza modifiche. Il tuo compito è sostituire la tabella base di Shiny con una tabella DT. In particolare:

  • Nell'UI, sostituisci la funzione di output della tabella con l'output della datatable di DT (riga 11).
  • Nel server, sostituisci la funzione di rendering della tabella con la funzione di rendering della datatable di DT (riga 31).

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

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))),
  downloadButton("download_data"),
  plotOutput("plot"),
  # Replace the tableOutput() with DT's version
  tableOutput("table")
)

server <- function(input, output) {
  filtered_data <- reactive({
    data <- gapminder
    data <- subset(
      data,
      lifeExp >= input$life[1] & lifeExp <= input$life[2]
    )
    if (input$continent != "All") {
      data <- subset(
        data,
        continent == input$continent
      )
    }
    data
  })
  
  # Replace the renderTable() with DT's version
  output$table <- renderTable({
    data <- filtered_data()
    data
  })

  output$download_data <- downloadHandler(
    filename = "gapminder_data.csv",
    content = function(file) {
      data <- filtered_data()
      write.csv(data, file, row.names = FALSE)
    }
  )

  output$plot <- renderPlot({
    data <- filtered_data()
    ggplot(data, aes(gdpPercap, lifeExp)) +
      geom_point() +
      scale_x_log10()
  })
}

shinyApp(ui, server)
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