วิธีดูข้อมูลเพิ่มเติม: พล็อตและดาวน์โหลด

กรณีศึกษา: การสร้างเว็บแอปพลิเคชันด้วย Shiny ใน R

Dean Attali

Shiny Consultant

การพล็อตข้อมูล

พล็อตเป็นขั้นตอนแรกที่นิยมใช้เมื่อสำรวจชุดข้อมูลใหม่
- พล็อตเป็น output
- ฟังก์ชัน placeholder สำหรับ output พล็อตใน UI:
```
plotOutput("my_plot")
```
- ฟังก์ชัน render พล็อตใน server:

  output$my_plot <- renderPlot({
      # code for a plot
  })

การดาวน์โหลดข้อมูล

รองรับการดาวน์โหลดผ่านปุ่มดาวน์โหลด
- สร้างไฟล์ได้ทุกประเภทสำหรับดาวน์โหลด
- ไฟล์รูปภาพ, ไฟล์ข้อความ, ไฟล์ CSV

ไฟล์ CSV

Comma Separated Values
เก็บชุดข้อมูลขนาดเล็กถึงกลาง

CSV ของ gapminder:

country,continent,year,lifeExp,pop,gdpPercap  
Afghanistan,Asia,1952,28.801,8425333,779.4453145  
Afghanistan,Asia,1957,30.332,9240934,820.8530296  
Afghanistan,Asia,1962,31.997,10267083,853.10071  
Afghanistan,Asia,1967,34.02,11537966,836.1971382

สร้างไฟล์ CSV:

write.csv(gapminder, "myfile.csv")

การดาวน์โหลดข้อมูลใน Shiny

ปุ่มดาวน์โหลดถูกจัดการเป็น output
- เพิ่มปุ่มดาวน์โหลดใน UI: (คล้ายกับฟังก์ชัน output)
```
downloadButton(outputId = "download_data", 
               label = "Download data")
```
- เพิ่ม download handler ใน server: (คล้ายกับฟังก์ชัน render)
```
output$download_data <- downloadHandler(
    filename = "data.csv",
    content = function(file) {
        # Code that creates a file in the path <file>
        write.csv(gapminder, file)
    }
)
```

Download handler

  output$download_data <- downloadHandler(
      filename = "data.csv",
      content = function(file) {
          # code that creates a file in the path <file>
          write.csv(gapminder, file)
      }
  )

downloadHandler() มี 2 อาร์กิวเมนต์
- filename
  - ชื่อของไฟล์ที่ดาวน์โหลด
- content(file)
  - ฟังก์ชันที่มี 1 อาร์กิวเมนต์
  - สร้างไฟล์สำหรับดาวน์โหลด โดยอาร์กิวเมนต์คือ path ของไฟล์

มาฝึกกันเถอะ!

กรณีศึกษา: การสร้างเว็บแอปพลิเคชันด้วย Shiny ใน R