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Prezados leitores.

Iniciei a jornada de fazer um aplicativo web com o Shiny para o RStudio. Adaptei a instrução de Angela Li (2019), disponível em: https://spatialanalysis.github.io/workshop-notes/interactive-maps-with-shiny.html e fui alterando ao idioma português e algumas alterações de formato.

É, portanto, apenas um exemplo básico de Shiny para estudos e aperfeiçoamentos posteriores. Fiquem a vontade para criticá-lo.

O aplicativo está acessível em: https://amrofi.shinyapps.io/shiny_workshop/ e o código está reproduzido abaixo.

Código/Script

#
# This is a Shiny web application. You can run the application by clicking
# the 'Run App' button above.
#
# Find out more about building applications with Shiny here:
#
#    http://shiny.rstudio.com/
# https://spatialanalysis.github.io/workshop-notes/interactive-maps-with-shiny.html

library(shiny)
library(leaflet)
library(spData)
library(dplyr)
library(magick)
library(sf)

# Definir UI para aplicativo que filtra os pontos do mapa baseado no ano e
# população mínima
ui <- fluidPage(
   
   # Titulo do Aplicativo
   titlePanel("População das Aglomerações Urbanas no Mundo ao longo dos anos"),
   
   # Barra lateral com insumo deslizante por ano, insumo numérico para população 
   sidebarLayout(
      sidebarPanel(
         h5("Aplicativo Shiny adaptado de Angela Li, 2019, disponível em: "),
         a("<https://spatialanalysis.github.io/workshop-notes/interactive-maps-with-shiny.html>", style = "color:blue"),
         p(""),
         strong("Adaptado por Prof. Adriano Marcos Rodrigues Figueiredo"),
         p("E-mail: adriano.figueiredo@ufms.br", style = "color:blue"),
         strong("Licença Creative Commons - License: CC BY-SA 4.0", style = "color:brown"),
         h5("This work is licensed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.     
            To view a copy of this license, visit"), 
         a("<http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/>"), 
         h5("or send a letter to Creative Commons, PO Box 1866, Mountain View, CA 94042, USA."),
         img(src ="https://i.creativecommons.org/l/by-sa/4.0/88x31.png"),
         sliderInput("year",
                     "Ano",
                     min = 1950,
                     max = 2030,
                     step = 5,
                     sep = "",
                     value = 1950),
         
         sliderInput("pop_min",
                      "População Mínima da Aglomeração Urbana (em milhões)",
                      min = 1,
                      max = 40,
                      value = 10)
      ),
      
      # Mostra o mapa e tabela
      mainPanel(
         # plotOutput("distPlot"),
         leafletOutput("map"),
         dataTableOutput("table")
      )
   )
)

# Define a logica do server requerido para desenhar o mapa e tabela
server <- function(input, output) {

   
   output$map <- renderLeaflet({
      # urban_agglomerations{spData} é o meu dataset no exemplo
     pop_by_year <- filter(urban_agglomerations, 
                           year == input$year,
                           population_millions > input$pop_min)
     
     leaflet(data = pop_by_year) %>%
       addTiles() %>%
       addMarkers()
   })
   
   output$table <- renderDataTable({
     # urban_agglomerations{spData} é o meu dataset no exemplo
     pop_by_year <- filter(urban_agglomerations, 
                           year == input$year,
                           population_millions > input$pop_min)
     
     pop_by_year
     
   })
}

# Run the application 
shinyApp(ui = ui, server = server)