Web-dostu tablo
Şimdi son örnekteki tabloyu web için daha uygun hale getirelim.
Bu egzersiz
flexdashboard ile Panolar Oluşturma
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
station_trips_dfiçindeki verileri kullanan,datatable()fonksiyonuyla bir tablo ekleyerek Station Usage grafiğine ekle.- Knit et ve ortaya çıkan tabloyu keşfetmek için HTML görüntüleyicisini genişlet. Gap sütununa göre sıralamayı dene, tüm Caltrain istasyonlarını ara ve sayfalar arasında gez.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
{"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"}