НачатьНачать бесплатно

Скачивание отфильтрованных данных

Скачивание файлов реализуется с помощью пары функций downloadButton() и downloadHandler(). Эти две функции работают в связке — аналогично тому, как сопряжены функции вывода и отрисовки: downloadButton() определяет, где в интерфейсе появится кнопка, а downloadHandler() сохраняется в список output и содержит код R, который непосредственно создаёт скачиваемый файл.

Это упражнение является частью курса

Примеры использования: создание веб-приложений с Shiny в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Добавьте возможность скачивать данные, которые в данный момент отображаются в таблице, в виде CSV-файла. В частности:

  • Добавьте кнопку скачивания в интерфейс с идентификатором "download_data" и меткой "Download".
  • Добавьте обработчик скачивания в серверную часть (строка 31).
  • Задайте имя скачиваемого файла "gapminder_data.csv" (строка 33).
  • Запишите отфильтрованные данные в CSV-файл (строка 50).

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 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)
Редактировать и запускать код