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Aggiungi CSS per modificare l'aspetto dell'app

CSS è un linguaggio ampiamente usato per indicare al browser come visualizzare gli elementi in una pagina. Devi usare il CSS se vuoi discostarti dall'aspetto predefinito di Shiny e personalizzare l'aspetto dei vari elementi della tua app.

Ricorda che il CSS è composto da un insieme di regole, dove ogni regola è una coppia property: value associata a un elemento della pagina. È possibile includere CSS nella tua app scrivendolo in un file separato e importandolo con includeCSS(), ma in questo corso useremo l'approccio più semplice di inserire il codice CSS dentro tags$style() nella UI.

Questo esercizio fa parte del corso

Casi di studio: creare applicazioni web con Shiny in R

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Istruzioni dell'esercizio

  • Scrivi delle regole CSS per modificare l'app come segue:
    • Cambia il colore di sfondo del pulsante di download in arancione (riga 5).
    • Imposta la dimensione del testo del pulsante di download a 20 pixel (riga 8).
    • Cambia il colore del testo della tabella in rosso (riga 13).
  • Aggiungi queste regole CSS all'app Shiny (riga 20).

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

my_css <- "
#download_data {
  /* Change the background color of the download button
     to orange. */
  background: ___;

  /* Change the text size to 20 pixels. */
  font-size: ___px;
}

#table {
  /* Change the text color of the table to red. */
  color: ___;
}
"

ui <- fluidPage(
  h1("Gapminder"),
  # Add the CSS that we wrote to the Shiny app
  tags$style(___),
  tabsetPanel(
    tabPanel(
      title = "Inputs",
      sliderInput(inputId = "life", label = "Life expectancy",
                  min = 0, max = 120,
                  value = c(30, 50)),
      selectInput("continent", "Continent",
                  choices = c("All", levels(gapminder$continent))),
      downloadButton("download_data")
    ),
    tabPanel(
      title = "Plot",
      plotOutput("plot")
    ),
    tabPanel(
      title = "Table",
      DT::dataTableOutput("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
  })
  
  output$table <- DT::renderDataTable({
    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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