你的第一個含互動元素的 shinydashboard

你已經看過如何在 shinydashboard 中加入互動元素，也學過如何加入互動式資料表。

在此練習中，Airbnb 的房源已存成名為 listings 的資料框，而地理空間地圖已存成名為 m_london 的 leaflet 物件。頁首與側邊欄已分別存為 header 與 sidebar。

自訂輔助函式：

make_plots：繪製盒狀圖或小提琴圖
num_listings：根據所選範圍計算房源數量
num_private_rooms：根據所選範圍計算「獨立房間」佔所有房源的百分比
median_price：根據所選範圍計算價格中位數若想進一步了解某個輔助函式，你可以在主控台執行它（例如 make_plots）。

本練習屬於課程

使用 shinydashboard 建立儀表板

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練習說明

加入名為 "plots" 的 plotly 盒狀圖／小提琴圖。
加入名為 "table" 的資料表。
加入名為 "map" 的 leaflet 地圖。
在 dashboardPage() 中設定正確的參數。

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。

body <- dashboardBody(
  tabItems(
    tabItem(tabName = "charts",
            fluidRow(
              valueBoxOutput(outputId = "count"), valueBoxOutput(outputId = "prop"),valueBoxOutput(outputId = "med") ),
            fluidRow(
              tabBox(side = "left", id = "tabset", height = "500px",
                     tabPanel("Charts", 
                              # Place plotly object here
                              fluidRow(box(___("plots", height = 500, width = 600)) ) ), 
                     # Place dataTable object here
                     tabPanel("Data table", height = "500px", ___("table")) ), 
              box(side = "right", height = "200px", title = "Welcome to London!",),
              box(side = "right", height = "385px", title = "Controls",
                  sliderInput(inputId = "range", label = "Select price range:",
                              min = 0, max = 25000,value = c(0,2500)),
                  selectInput(inputId = "select", label = "Select group:", 
                              choices = c("Box plots", "Violin plots")) ) ) ),
    tabItem(tabName = "map",
            # Place leaflet object here
            fluidRow(box(title = "Map of listings in London", ___("map", height = 600, width = 700))) ) ) ) 

# Set the correct arguments for dashboardPage()
ui <- dashboardPage(___, ___, ___) 

server <- function(input, output) {
  output$count <- renderValueBox(valueBox("Number of listings", num_listings(input$range), 
                                        icon = icon("house-user") ))
  output$prop <- renderValueBox(valueBox("Private rooms", paste0(num_private_rooms(input$range), "% of all listings"),
                                        icon = icon("eye"), color = "orange") )
  output$med <- renderValueBox(valueBox("Median price", paste0(median_price(input$range), "£"), 
                                        icon = icon("money-bill-alt"), color = "olive") )
  output$plots <- renderPlotly(make_plots(input$range, input$select))
  output$table <- renderDataTable(filter(listings, price >= input$range[1], price <= input$range[2]) %>% select(c(name, neighbourhood, room_type, price)), 
                                  options = list(lengthMenu = c(5, 30, 50)))
  output$map <- renderLeaflet(m_london)
}

shinyApp(ui, server)

編輯並執行程式碼