Zacznij terazZacznij za darmo

Zmienne reaktywne ograniczają powielanie kodu

W poprzednich ćwiczeniach kod filtrujący zbiór gapminder według wartości wejściowych jest powielony trzy razy: raz w tabeli, raz na wykresie i raz w procedurze pobierania.

Reaktywne zmienne pozwalają ograniczyć powielanie kodu – to dobra praktyka, która ułatwia późniejsze utrzymanie aplikacji.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Studia przypadków: tworzenie aplikacji webowych w Shiny w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Powielone fragmenty kodu filtrujące dane zostały usunięte. Twoim zadaniem jest dodanie zmiennej reaktywnej, która filtruje dane, i użycie jej w odpowiednich miejscach. Konkretnie:

  • Utwórz zmienną reaktywną o nazwie filtered_data, używając funkcji reactive(), która zawiera kod filtrowania z poprzedniego ćwiczenia (linia 15).
  • Użyj zmiennej reaktywnej do wyrenderowania tabeli, wykresu i pobranego pliku (linie 33, 42 i 50).

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

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)
Edytuj i uruchom kod