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Scarica i dati filtrati

Il download dei file si realizza usando la coppia di funzioni downloadButton() e downloadHandler(). Queste due funzioni lavorano in coppia in modo simile a come si abbinano le funzioni di output e render: downloadButton() stabilisce dove comparirà nell'interfaccia, mentre downloadHandler() va salvata nella lista output e contiene il codice R effettivo per creare il file da scaricare.

Questo esercizio fa parte del corso

Casi di studio: creare applicazioni web con Shiny in R

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Istruzioni dell'esercizio

Aggiungi la possibilità di scaricare come file CSV i dati attualmente visualizzati nella tabella. In particolare:

  • Aggiungi nell'UI un pulsante di download con ID "download_data" e l'etichetta "Download".
  • Aggiungi un download handler nel server (riga 31).
  • Dai al file scaricato il nome "gapminder_data.csv" (riga 33).
  • Scrivi i dati filtrati in un file CSV (riga 50).

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))),
  # 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)
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