Web-dostu tablo
Şimdi son örnekteki tabloyu web için daha uygun hale getirelim.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
flexdashboard ile Panolar Oluşturma
Egzersiz 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 etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
{"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"}