ПочатиПочніть безкоштовно

Зробіть таблицю інтерактивною

Таблиці Datatable з пакета DT часто краще підходять для відображення даних у застосунках Shiny, ніж вбудовані таблиці. Таблиці Shiny можна перетворити на datatable двома простими змінами в коді: замість tableOutput() і renderTable() використовуйте DT::dataTableOutput() та DT::renderDataTable(). Datatable мають багато варіантів налаштування, але ми не використовуватимемо жодних спеціальних опцій.

Зауважте, що для пакета DT прийнято НЕ підвантажувати пакет DT, а натомість використовувати префікс DT:: під час виклику функцій datatable.

Ця вправа є частиною курсу

Case Studies: створення вебзастосунків із Shiny в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Нижче подано код застосунку Shiny з попередньої вправи без змін. Ваше завдання — замінити базову таблицю Shiny на таблицю DT. Зокрема:

  • В інтерфейсі (UI) замініть функцію виведення таблиці на виведення таблиці DT (рядок 11).
  • У серверній частині (server) замініть функцію рендерингу таблиці на функцію рендерингу таблиці DT (рядок 31).

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

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))),
  downloadButton("download_data"),
  plotOutput("plot"),
  # Replace the tableOutput() with DT's version
  tableOutput("table")
)

server <- function(input, output) {
  filtered_data <- reactive({
    data <- gapminder
    data <- subset(
      data,
      lifeExp >= input$life[1] & lifeExp <= input$life[2]
    )
    if (input$continent != "All") {
      data <- subset(
        data,
        continent == input$continent
      )
    }
    data
  })
  
  # Replace the renderTable() with DT's version
  output$table <- renderTable({
    data <- filtered_data()
    data
  })

  output$download_data <- downloadHandler(
    filename = "gapminder_data.csv",
    content = function(file) {
      data <- filtered_data()
      write.csv(data, file, row.names = FALSE)
    }
  )

  output$plot <- renderPlot({
    data <- filtered_data()
    ggplot(data, aes(gdpPercap, lifeExp)) +
      geom_point() +
      scale_x_log10()
  })
}

shinyApp(ui, server)
Редагувати та запускати код