Zacznij terazZacznij za darmo

Dodaj CSS, aby zmienić wygląd aplikacji

CSS to niezwykle popularny język znaczników, który informuje przeglądarkę o tym, jak wyświetlać elementy na stronie. Jest niezbędny, gdy chcesz odejść od domyślnego wyglądu Shiny i dostosować wygląd poszczególnych elementów aplikacji.

Pamiętaj, że CSS składa się z zestawu reguł, gdzie każda reguła to para właściwość: wartość przypisana do konkretnego elementu na stronie. CSS możesz dołączyć do aplikacji, pisząc go w osobnym pliku i importując za pomocą includeCSS(), jednak w tym kursie skorzystamy z prostszego podejścia – umieszczenia kodu CSS wewnątrz tags$style() w UI.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Studia przypadków: tworzenie aplikacji webowych w Shiny w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Napisz reguły CSS, które zmodyfikują aplikację w następujący sposób:
    • Zmień kolor tła przycisku pobierania na pomarańczowy (linia 5).
    • Zmień rozmiar tekstu przycisku pobierania na 20 pikseli (linia 8).
    • Zmień kolor tekstu tabeli na czerwony (linia 13).
  • Dodaj te reguły CSS do aplikacji Shiny (linia 20).

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

my_css <- "
#download_data {
  /* Change the background color of the download button
     to orange. */
  background: ___;

  /* Change the text size to 20 pixels. */
  font-size: ___px;
}

#table {
  /* Change the text color of the table to red. */
  color: ___;
}
"

ui <- fluidPage(
  h1("Gapminder"),
  # Add the CSS that we wrote to the Shiny app
  tags$style(___),
  tabsetPanel(
    tabPanel(
      title = "Inputs",
      sliderInput(inputId = "life", label = "Life expectancy",
                  min = 0, max = 120,
                  value = c(30, 50)),
      selectInput("continent", "Continent",
                  choices = c("All", levels(gapminder$continent))),
      downloadButton("download_data")
    ),
    tabPanel(
      title = "Plot",
      plotOutput("plot")
    ),
    tabPanel(
      title = "Table",
      DT::dataTableOutput("table")
    )
  )
)

server <- function(input, output) {
  filtered_data <- reactive({
    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 <- DT::renderDataTable({
    data <- filtered_data()
    data
  })

  output$download_data <- downloadHandler(
    filename = "gapminder_data.csv",
    content = function(file) {
      data <- filtered_data()
      write.csv(data, file, row.names = FALSE)
    }
  )

  output$plot <- renderPlot({
    data <- filtered_data()
    ggplot(data, aes(gdpPercap, lifeExp)) +
      geom_point() +
      scale_x_log10()
  })
}

shinyApp(ui, server)
Edytuj i uruchom kod