建立一些輔助函式

在 shinydashboard 中可以加入許多元素。若要讓使用者輸入與儀表板輸出之間產生互動，你需要在伺服端中放置的 render 函式裡定義這些互動。

當互動與輸出很多時，程式碼很快就會變得難以維護。解法之一是於 shinydashboard 環境之外，建立你自己的輔助函式。

接下來，你會建立兩個輔助函式：

num_listings()：依據 price 範圍內的篩選資料，回傳房源數量。
make_plots()：根據使用者選擇，以及 price 範圍內的篩選資料，繪製盒狀圖或小提琴圖。

已載入 listings，並已匯入 sf、tidyverse 與 leaflet。

本練習屬於課程

使用 shinydashboard 建立儀表板

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練習說明

篩選 listings，使其限制在引數 range（為 shinyApp 輸入的佔位符）的左右界限之間。
設定正確的 if-else 條件：當 choice 等於 "Box plots" 時繪製盒狀圖；當為 "Violin plots" 時繪製小提琴圖。

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

num_listings <- function(range){
  # Filter listings appropriately
  filter(listings, price >= ___, price <= ___) %>% nrow()
}
make_plots <- function(range, choice){
  filtered_listings <- filter(listings, price >= range[1], price <= range[2])
  # Set the correct if-else conditions
  if (choice == ___){
     filtered_listings %>%
      ggplot(aes(y = price, x = room_type)) + geom_boxplot() + theme_classic()
  }
  else if (___){
    filtered_listings %>%
      ggplot(aes(y = price, x = room_type)) + geom_violin() + theme_classic()
}}

編輯並執行程式碼