Tabel optimizat pentru web
Acum să facem tabelul din exemplul anterior mai potrivit pentru afișarea pe web.
Acest exercițiu face parte din cursul
Crearea de dashboarduri cu flexdashboard
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Adaugă un tabel în graficul Station Usage care să conțină datele din
station_trips_df, folosind funcțiadatatable(). - Fă Knit și extinde vizualizatorul HTML pentru a explora tabelul rezultat. Încearcă să sortezi după coloana Gap, să cauți toate stațiile Caltrain și să navighezi de la o pagină la alta.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
{"my_document.Rmd":"---\ntitle: \"Bike Shares Daily\"\noutput: \n flexdashboard::flex_dashboard:\n orientation: columns\n vertical_layout: fill\n---\n\n```{r setup, include=FALSE}\nlibrary(flexdashboard)\nlibrary(readr)\nlibrary(tidyverse)\nlibrary(lubridate)\nlibrary(plotly)\nlibrary(knitr)\nlibrary(DT)\n\ntrips_df <- read_csv('https://assets.datacamp.com/production/course_6355/datasets/sanfran_bikeshare_joined_oneday.csv')\n```\n\nColumn {data-width=650}\n-----------------------------------------------------------------------\n\n### Station Usage\n\n```{r}\n\nstation_trips_df <- trips_df %>%\n select(start_station_name, end_station_name) %>%\n pivot_longer(cols = start_station_name:end_station_name, names_to = 'Type', values_to = 'Station') %>%\n group_by(Station, Type) %>%\n summarize(n_trips = n()) %>% \n mutate(Type = ifelse(Type == 'start_station_name', 'Trip Starts', 'Trip Ends')) %>%\n pivot_wider(names_from = 'Type', values_from = 'n_trips') %>%\n replace_na(list(`Trip Starts` = 0, `Trip Ends` = 0)) %>%\n mutate(Gap = `Trip Ends` - `Trip Starts`)\n\n```\n\n\nColumn {data-width=350}\n-----------------------------------------------------------------------\n\n### Median Trip Length\n\n\n### % Short Trips\n\n\n### Trips by Start Time\n\n\n"}