BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Veriyi görselleştir

Grafiklerin birer çıktı nesnesi olduğunu ve bu nedenle Shiny uygulamasına plotOutput() + renderPlot() fonksiyonlarıyla eklendiğini unutma. Çıktı fonksiyonu, grafiğin arayüzde nereye yerleştirileceğini belirlemek için UI tarafına eklenir; sunucu tarafındaki render fonksiyonu ise grafiği üretmekten sorumludur.

Görevin, kişi başına düşen GSYİH ile yaşam beklentisi arasındaki ilişkiyi gösteren bir grafik eklemek. Grafikte kullanılan veri, tabloda gösterilen veriyle aynı olmalı; yani grafik, yalnızca girdi filtreleriyle eşleşen kayıtları göstermeli. renderPlot() içindeki kod, renderTable() içinde tanımlanan değişkenlere erişemez; bu yüzden aynı kodu harfiyen kopyalayıp yeniden kullanman gerekecek. İleride bu tekrarları nasıl önleyeceğimizi öğreneceğiz.

Bu egzersiz

Vaka Çalışmaları: R ile Shiny Kullanarak Web Uygulamaları Geliştirme

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • UI tarafına, kimliği "plot" olan bir grafik çıktısı yer tutucusu ekle.
  • Sunucuda, uygun render fonksiyonunu kullanarak grafiği oluştur (satır 30).
  • Grafik verisi için, çıktı tablosunun kullandığı veri filtreleme kodunu yeniden kullan (satır 32).

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

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 plot output
  ___(___),
  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 the plot render function  
  output$plot <- ___({
    # Use the same filtered data code that the table uses
    data <- ___
            ___
            ___
    ggplot(data, aes(gdpPercap, lifeExp)) +
      geom_point() +
      scale_x_log10()
  })
}

shinyApp(ui, server)
Kodu Düzenle ve Çalıştır