Verken de Gapminder-data

De gapminder-gegevensset, die een paar basisdemografische statistieken voor landen door de tijd heen biedt, wordt geleverd door het pakket gapminder.

Gebruik de R-sessie rechts om de gapminder-data te verkennen en ermee vertrouwd te raken.

Beantwoord, wanneer je er klaar voor bent, de volgende vraag:

Wat is de laagste levensverwachting die in deze gegevensset is vastgelegd?

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Casestudies: webapplicaties bouwen met Shiny in R

Interactieve oefening met praktijkervaring

Zet theorie om in actie met een van onze interactieve oefeningen

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Casestudies: webapplicaties bouwen met Shiny in R

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.9+

Begin gratis met de cursus

In het eerste hoofdstuk herhaal je de essentie van Shiny-ontwikkeling. Je maakt opnieuw kennis met de basisstructuur van een Shiny-applicatie en met kernconcepten van Shiny zoals inputs, outputs en reactiviteit. Door dit hoofdstuk af te ronden fris je je Shiny-kennis op en zorg je dat je de vereiste vaardigheden hebt om Shiny-apps te ontwikkelen voor realistische scenario’s.

Exercise 1: Introductie Exercise 2: Eenvoudige tekst Exercise 3: Opgemaakte tekst Exercise 4: Structuur toevoegen aan je app Exercise 5: Inputs en outputs Exercise 6: Inputs toevoegen Exercise 7: Placeholders voor resultaten toevoegen Exercise 8: Outputobjecten construeren Exercise 9: Introductie tot reactiviteit Exercise 10: Reactiviteit: eenvoudige reactive variabele Exercise 11: Reactiviteit: samengestelde reactieve variabele Exercise 12: Reactieve contexten

Stel, je bereidt in R een figuur voor een manuscript voor. Je bent veel tijd kwijt met het telkens opnieuw maken van dezelfde visualisatie door dezelfde code te draaien en elke keer kleine parameters te wijzigen. De grootte van de punten, de kleur van de punten, de titel van de visualisatie, de data die je toont—al deze criteria moeten precies goed zijn voordat je de figuur publiceert. Om je te besparen dat je de code steeds opnieuw moet uitvoeren, leer je hoe je een Shiny-app maakt om een aanpasbare visualisatie te bouwen.

Exercise 1: Maak de perfecte plot met Shiny Exercise 2: Verken de Gapminder-data

Huidige oefening

Exercise 3: Verder verkennen van de Gapminder-gegevens Exercise 4: Eenvoudige invoervelden toevoegen om een plot aan te passen Exercise 5: Voeg een plottitel toe: tekstinvoer Exercise 6: Pas de puntgrootte aan: numerieke invoer Exercise 7: Een vloeiende curve fitten: checkbox-input Exercise 8: Meer invoertypen Exercise 9: Voeg kleuren toe aan je plot: keuzerondjes Exercise 10: Voeg een continentkiezer toe: select input Exercise 11: Voeg een jaarfilter toe: numerieke schuifregelaar Exercise 12: Geavanceerde opties om je plot te verbeteren Exercise 13: Voeg kleuren toe aan je plot: kleurinvoer Exercise 14: Je plot groter maken Exercise 15: Maak je plot interactief

Stel dat je leidinggevende onder de indruk is van de visualisatie die je met Shiny maakte en nu de gebruikte gegevensset beter wil leren kennen. Ze willen niet simpelweg een ruwe datafile, maar een interactieve omgeving waarin ze de data kunnen bekijken, filteren en downloaden. Dit hoofdstuk helpt je zo’n applicatie te maken—een Shiny-app om de Gapminder-gegevensset te verkennen.

Exercise 1: Een gegevensset verkennen met Shiny Exercise 2: Bekijk de data in een tabel Exercise 3: Filteren op levensverwachting Exercise 4: Kies een continent om te bekijken Exercise 5: Sta weergave van "All" continenten toe Exercise 6: Meer manieren om data te bekijken: plotten en downloaden Exercise 7: Maak een plot van de data Exercise 8: Download de gefilterde data Exercise 9: Reactieve variabelen Exercise 10: Reactieve variabelen verminderen code-duplicatie Exercise 11: Meer voordelen van reactieve variabelen Exercise 12: Visuele verbeteringen Exercise 13: Maak de tabel interactief Exercise 14: Plaats verschillende resultaten op verschillende tabs Exercise 15: Voeg CSS toe om het uiterlijk van de app aan te passen

Je vriend(in) is dol op wordclouds en heeft een R-functie geschreven om ze te genereren. Ze willen deze functie met al hun vrienden delen, maar niet iedereen kan overweg met R. Jij biedt aan te helpen door een Shiny-app te bouwen die hun functie gebruikt, zodat mensen hun eigen wordclouds kunnen maken. Zo kan iedereen—ook wie niet bekend is met R—wordclouds genereren via een klikinterface. Dit hoofdstuk loodst je door de stappen die nodig zijn om deze app te bouwen.

Exercise 1: Word clouds in Shiny Exercise 2: Shiny-app voor wordclouds Exercise 3: Verander de parameters van de wordcloud Exercise 4: Voeg een lay-out toe Exercise 5: Bronnen voor woorden toevoegen Exercise 6: Gebruik je eigen woorden Exercise 7: Een tekstbestand uploaden (ui)Exercise 8: Upload een tekstbestand (server)Exercise 9: Alle woordbronnen combineren Exercise 10: Kies de gegevensbron (ui)Exercise 11: Kies de gegevensbron (server)Exercise 12: Vereiste invoervelden voorwaardelijk tonen of verbergen Exercise 13: Reactiviteit fijn afstellen Exercise 14: Maak niet continu nieuwe word clouds Exercise 15: Reactiviteit: effecten van isolatie Exercise 16: Maak op aanvraag een nieuwe wordcloud Exercise 17: Afronding: Ga aan de slag met je eigen apps!