НачатьНачать бесплатно

Визуализация данных

Напомним, что графики являются выходными объектами и добавляются в приложение Shiny с помощью функций plotOutput() и renderPlot(). Функция вывода добавляется в UI, чтобы определить место отображения графика, а функция рендеринга в коде сервера отвечает за его построение.

Ваша задача — добавить в приложение график зависимости ВВП на душу населения от ожидаемой продолжительности жизни. Данные, используемые в графике, должны совпадать с данными, отображаемыми в таблице: то есть на графике должны отображаться только записи, соответствующие заданным фильтрам. Код внутри renderPlot() не имеет доступа к переменным, определённым внутри renderTable(), поэтому придётся буквально скопировать и повторно использовать тот же код. Позже мы разберём, как избежать такого дублирования.

Это упражнение является частью курса

Примеры использования: создание веб-приложений с Shiny в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Добавьте в UI заглушку для вывода графика с идентификатором "plot".
  • В коде сервера используйте подходящую функцию рендеринга для создания графика (строка 30).
  • Повторно используйте тот же код фильтрации данных, что применяется в выходной таблице, для данных графика (строка 32).

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

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 plot output
  ___(___),
  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 the plot render function  
  output$plot <- ___({
    # Use the same filtered data code that the table uses
    data <- ___
            ___
            ___
    ggplot(data, aes(gdpPercap, lifeExp)) +
      geom_point() +
      scale_x_log10()
  })
}

shinyApp(ui, server)
Редактировать и запускать код