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インタラクティブ要素付きの最初の shinydashboard

この章では、shinydashboard にインタラクティブな要素を追加する方法と、インタラクティブなデータテーブルを追加する方法を学びました。

この演習では、Airbnb のリスティングが listings というデータフレームに格納され、地理空間マップは m_london という leaflet オブジェクトに格納されています。ヘッダーとサイドバーはそれぞれ header と sidebar に格納されています。

カスタムのヘルパー関数:

  • make_plots: 箱ひげ図またはバイオリンプロットを描画します
  • num_listings: 選択した範囲に基づいてリスティング数を計算します
  • num_private_rooms: 選択した範囲に基づいて、全リスティングに占める個室の割合を計算します
  • median_price: 選択した範囲に基づいて中央値価格を計算します ヘルパー関数の詳細を知りたい場合は、コンソールで（make_plots などを）実行して確認できます。

この演習はコースの一部です

shinydashboard で作るダッシュボード

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演習の手順

  • "plots" という名前の plotly の箱ひげ図/バイオリンプロットを追加します。
  • "table" という名前のデータテーブルを追加します。
  • "map" という名前の leaflet マップを追加します。
  • dashboardPage() の引数を正しく設定します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

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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