各国料理を探る：ワードクラウド

料理系の Shiny アプリ作り、楽しんでいただけていますか？大量のデータを手早く可視化するには、ワードクラウドが便利です。この演習では、前回作成した Shiny アプリを拡張し、特徴的な食材の上位をインタラクティブなワードクラウドで表示する新しいタブを追加します。

選択した料理ごとの上位食材をインタラクティブなワードクラウドで表示するアプリ

パッケージ shiny、dplyr、ggplot2、plotly、d3wordcloud はすでに読み込まれています。ワードクラウドを作るための便利なスニペットを示します。

d3wordcloud(
  words = c('hello', 'world', 'good'), 
  freqs = c(20, 40, 30),
  tooltip = TRUE
)

この演習はコースの一部です

Rで作るShiny Webアプリケーション

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演習の手順

UI：d3wordcloudOutput() を wc_ingredients という名前で追加し、tabPanel() で包んでください。これはアプリ内で最初の tabPanel() にします。
Server：上位食材と、それらが使われているレシピ数のインタラクティブなワードクラウドを d3wordcloud::renderD3wordcloud() で描画し、出力名 wc_ingredients に割り当ててください。rval_top_ingredients() というリアクティブ式を使って、レシピ件数つき上位食材のデータフレームを取得する必要があります。

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。

ui <- fluidPage(
  titlePanel('Explore Cuisines'),
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      selectInput('cuisine', 'Select Cuisine', unique(recipes$cuisine)),
      sliderInput('nb_ingredients', 'Select No. of Ingredients', 5, 100, 20),
    ),
    mainPanel(
      tabsetPanel(
        # CODE BELOW: Add `d3wordcloudOutput` named `wc_ingredients` in a `tabPanel`
        
        tabPanel('Plot', plotly::plotlyOutput('plot_top_ingredients')),
        tabPanel('Table', DT::DTOutput('dt_top_ingredients'))
      )
    )
  )
)

server <- function(input, output, session){
  # CODE BELOW: Render an interactive wordcloud of top ingredients and 
  # the number of recipes they get used in, using `d3wordcloud::renderD3wordcloud`,
  # and assign it to an output named `wc_ingredients`.
  
  
  
  
  rval_top_ingredients <- reactive({
    recipes_enriched %>% 
      filter(cuisine == input$cuisine) %>% 
      arrange(desc(tf_idf)) %>% 
      head(input$nb_ingredients) %>% 
      mutate(ingredient = forcats::fct_reorder(ingredient, tf_idf))
  })
  output$plot_top_ingredients <- plotly::renderPlotly({
    rval_top_ingredients() %>%
      ggplot(aes(x = ingredient, y = tf_idf)) +
      geom_col() +
      coord_flip()
  })
  output$dt_top_ingredients <- DT::renderDT({
    recipes %>% 
      filter(cuisine == input$cuisine) %>% 
      count(ingredient, name = 'nb_recipes') %>% 
      arrange(desc(nb_recipes)) %>% 
      head(input$nb_ingredients)
  })
}

shinyApp(ui = ui, server= server)

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