Добавляем выбор континента: элемент select input
Когда вариантов для выбора много, переключатели (radio buttons) могут занимать слишком много места и становятся неудобными. В таких случаях хорошей альтернативой служат выпадающие списки (select inputs): они позволяют пользователю выбрать один из вариантов, но занимают значительно меньше места. Все варианты отображаются в прокручиваемом списке, что делает этот элемент удобным даже при большом количестве значений.
Как и у переключателей, у выпадающих списков есть параметры choices и selected. Кроме того, у них есть аргумент multiple: если задать ему значение TRUE, пользователь сможет выбрать сразу несколько вариантов.
Код приложения Shiny из предыдущего упражнения приведён с небольшими изменениями.
Это упражнение является частью курса
Примеры использования: создание веб-приложений с Shiny в R
Инструкции к упражнению
- Добавьте в UI элемент
selectInput()с идентификатором "continents" и меткой "Continents"; в качестве континента по умолчанию укажите "Europe".- Список вариантов должен содержать все континенты, представленные в наборе данных gapminder.
- Разрешите пользователю выбирать несколько континентов одновременно.
- Добавьте в server код, который отображает данные только для выбранного континента — с помощью фильтрации набора данных gapminder (строка 23).
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
ui <- fluidPage(
sidebarLayout(
sidebarPanel(
textInput("title", "Title", "GDP vs life exp"),
numericInput("size", "Point size", 1, 1),
checkboxInput("fit", "Add line of best fit", FALSE),
radioButtons("color", "Point color",
choices = c("blue", "red", "green", "black")),
# Add a continent dropdown selector
___(___, ___,
choices = levels(___),
multiple = ___,
selected = ___)
),
mainPanel(
plotOutput("plot")
)
)
)
# Define the server logic
server <- function(input, output) {
output$plot <- renderPlot({
# Subset the gapminder dataset by the chosen continents
data <- subset(gapminder,
___ %in% ___$continents)
p <- ggplot(data, aes(gdpPercap, lifeExp)) +
geom_point(size = input$size, col = input$color) +
scale_x_log10() +
ggtitle(input$title)
if (input$fit) {
p <- p + geom_smooth(method = "lm")
}
p
})
}
shinyApp(ui = ui, server = server)