Zacznij terazZacznij za darmo

Pobieranie przefiltrowanych danych

Pobieranie plików realizuje się za pomocą pary funkcji downloadButton() i downloadHandler(). Te dwie funkcje współpracują ze sobą podobnie jak funkcje wyjściowe i renderujące: downloadButton() określa, w którym miejscu interfejsu pojawi się przycisk, natomiast downloadHandler() należy zapisać na liście output – zawiera on właściwy kod R tworzący pobierany plik.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Studia przypadków: tworzenie aplikacji webowych w Shiny w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Dodaj możliwość pobierania danych aktualnie wyświetlanych w tabeli jako plik CSV. Konkretnie:

  • Dodaj przycisk pobierania do interfejsu użytkownika z ID "download_data" i etykietą "Download".
  • Dodaj handler pobierania do serwera (wiersz 31).
  • Nadaj pobieranemu plikowi nazwę "gapminder_data.csv" (wiersz 33).
  • Zapisz przefiltrowane dane do pliku CSV (wiersz 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))),
  # Add a download button
  ___(outputId = ___, label = ___),
  plotOutput("plot"),
  tableOutput("table")
)

server <- function(input, output) {
  output$table <- renderTable({
    data <- gapminder
    data <- subset(
      data,
      lifeExp >= input$life[1] & lifeExp <= input$life[2]
    )
    if (input$continent != "All") {
      data <- subset(
        data,
        continent == input$continent
      )
    }
    data
  })

  # Create a download handler
  output$download_data <- ___(
    # The downloaded file is named "gapminder_data.csv"
    filename = ___,
    content = function(file) {
      # The code for filtering the data is copied from the
      # renderTable() function
      data <- gapminder
      data <- subset(
        data,
        lifeExp >= input$life[1] & lifeExp <= input$life[2]
      )
      if (input$continent != "All") {
        data <- subset(
          data,
          continent == input$continent
        )
      }
      
      # Write the filtered data into a CSV file
      write.csv(___, file, row.names = FALSE)
    }
  )

  output$plot <- renderPlot({
    data <- gapminder
    data <- subset(
      data,
      lifeExp >= input$life[1] & lifeExp <= input$life[2]
    )
    if (input$continent != "All") {
      data <- subset(
        data,
        continent == input$continent
      )
    }
    ggplot(data, aes(gdpPercap, lifeExp)) +
      geom_point() +
      scale_x_log10()
  })
}

shinyApp(ui, server)
Edytuj i uruchom kod