ПочатиПочніть безкоштовно

Розміщуйте різні результати на різних вкладках

Вкладки зручні, коли контенту забагато і його потрібно розділити. Щоб створити вкладку, обгорніть елементи інтерфейсу у функцію tabPanel() і задайте їй назву за допомогою аргументу title.

Щоб вкладки з'явилися в інтерфейсі, панелі вкладок треба згрупувати в «контейнер» вкладок, обгорнувши всі панелі у tabsetPanel().

Ваше завдання — додати вкладки до застосунку Shiny так, щоб поля введення та кнопка завантаження були на одній вкладці, графік — на іншій, а таблиця — на третій. Оскільки це лише візуальна зміна, усі правки коду слід виконати тільки в частині UI.

Ця вправа є частиною курсу

Case Studies: створення вебзастосунків із Shiny в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Використайте функцію tabsetPanel() для створення контейнера з трьома панелями вкладок:
    • Перша вкладка для полів введення. Назвіть вкладку "Inputs".
    • Друга вкладка відображає графік. Назвіть вкладку "Plot" (рядок 16).
    • Третя вкладка відображає таблицю. Назвіть вкладку "Table" (рядок 21).

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

ui <- fluidPage(
    h1("Gapminder"),
    # Create a container for tab panels
    ___(
        # Create an "Inputs" tab
        tabPanel(
            title = ___,
            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")
        ),
        # Create a "Plot" tab
        ___(
            title = "Plot",
            plotOutput("plot")
        ),
        # Create "Table" tab
        ___(
            title = ___,
            DT::dataTableOutput("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
  })
  
  output$table <- DT::renderDataTable({
    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