반응형 변수로 중복 코드 줄이기
이전 연습 문제들에서는 입력값에 따라 gapminder를 필터링하는 코드가 표, 그래프, 그리고 다운로드 핸들러에서 각각 한 번씩, 총 세 번 중복되어 있습니다.
Reactive 변수를 사용하면 이런 중복을 줄일 수 있습니다. 일반적으로 유지 보수를 쉽게 하므로 좋은 방법입니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
사례 연구: R의 Shiny로 웹 애플리케이션 만들기
연습 안내
데이터를 필터링하던 중복된 코드 조각은 제거되어 있습니다. 이제 데이터를 필터링하는 반응형 변수를 추가하고, 그 변수를 대신 사용하세요. 구체적으로:
- 이전 연습 문제의 필터링 코드를 활용해
reactive()함수를 사용하여filtered_data라는 반응형 변수를 만드세요(15행). - 이 반응형 변수를 사용해 표 출력, 그래프 출력, 그리고 다운로드 파일을 생성하세요(33, 42, 50행).
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
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$continent))),
downloadButton(outputId = "download_data", label = "Download"),
plotOutput("plot"),
tableOutput("table")
)
server <- function(input, output) {
# Create a reactive variable named "filtered_data"
filtered_data <- ___({
# Filter the data (copied from previous exercise)
data <- gapminder
data <- subset(
data,
lifeExp >= input$life[1] & lifeExp <= input$life[2]
)
if (input$continent != "All") {
data <- subset(
data,
continent == input$continent
)
}
data
})
output$table <- renderTable({
# Use the filtered_data variable to render the table output
data <- ___
data
})
output$download_data <- downloadHandler(
filename = "gapminder_data.csv",
content = function(file) {
# Use the filtered_data variable to create the data for
# the downloaded file
data <- ___
write.csv(data, file, row.names = FALSE)
}
)
output$plot <- renderPlot({
# Use the filtered_data variable to create the data for
# the plot
data <- ___
ggplot(data, aes(gdpPercap, lifeExp)) +
geom_point() +
scale_x_log10()
})
}
shinyApp(ui, server)