Ladda ner den filtrerade datan
Nedladdning av filer görs med hjälp av funktionsparet downloadButton() och downloadHandler(). De två funktionerna hör ihop på liknande sätt som output- och renderfunktioner: downloadButton() bestämmer var i användargränssnittet knappen visas, medan downloadHandler() sparas i listan output och innehåller den faktiska R-koden som skapar den nedladdade filen.
Den här övningen är en del av kursen
Fallstudier: Bygg webbapplikationer med Shiny i R
Övningsinstruktioner
Lägg till möjligheten att ladda ner den data som visas i tabellen som en CSV-fil. Mer specifikt:
- Lägg till en nedladdningsknapp i användargränssnittet med ID "download_data" och etiketten "Download".
- Lägg till en nedladdningshanterare i servern (rad 31).
- Ge den nedladdade filen namnet "gapminder_data.csv" (rad 33).
- Skriv den filtrerade datan till en CSV-fil (rad 50).
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
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)