Preparando country-vis
Preparando country-vis

Franjs88/MOOC-Visualization-Tool
# server.R
library(shiny)
# We put here all load for performance reasons.
#Nevertheless the load blocks the app a few seconds

shinyServer(function(input, output) {

  output$leftEd <- renderText({ 
    "Bienvenido! Este es el panel de control. Aquí puedes configurar
    las opciones de visualización de los datos."
  })
  
  output$leftAge <- renderText({ 
    "Bienvenido! Este es el panel de control. Aquí puedes configurar
    las opciones de visualización de los datos."
  })
  
  output$leftGender <- renderText({ 
    "Bienvenido! Este es el panel de control. Aquí puedes configurar
    las opciones de visualización de los datos."
  })
  
  # Visualization by Level of Education
  output$LoEPlot <- renderPlot({
    colors = c("red", "yellow", "green", "violet","orange", "blue")
    barplot(table(studies),main="Nº de certificados atendiendo al nivel de estudios", 
            beside=TRUE, # Separar las categorias en varias barras 
            col=colors, # We set some colors
            names.arg=c("Missing","Bachelor's","Doctorate","< Secondary", "Master's", "Secondary"))
  })
  
  # Visualization by age
  output$AgePlot <- renderPlot({
    colors = c("red", "yellow", "green", "violet","orange", "blue","cyan","grey","pink")
    barplot(table(agecat),main="Nº de certificados atendiendo a la edad", 
            beside=TRUE, # Separar las categorias en varias barras 
            col=colors, # We set some colors
            names.arg=c("10-18","18-25","25-30","30-35", "35-45", "45-55","55-65","65-80","80-90"))
  })
  
  # Visualization by genre
  output$GenderPlot <- renderPlot({
    pie(table(data$gender), labels = labels, 
        main="Nº de certificados atendiendo al género", 
        col=rainbow(length(labels)) # We set some colors
        )
  })
  
  # Visualization by country
  # http://www.londonr.org/Presentations/Andy%20South%20-%20Beautiful%20world%20maps%20in%20R.pdf
  output$CountryPlot <- renderPlot({
    pie(table(data$gender), labels = labels, 
        main="Nº de certificados atendiendo al género", 
        col=rainbow(length(labels)) # We set some colors
    )
  })
  
  

})
# server.R
library(shiny)
# We put here all load for performance reasons.
#Nevertheless the load blocks the app a few seconds

shinyServer(function(input, output) {

  output$leftEd <- renderText({ 
    "Bienvenido! Este es el panel de control. Aquí puedes configurar
    las opciones de visualización de los datos."
  })
  
  output$leftAge <- renderText({ 
    "Bienvenido! Este es el panel de control. Aquí puedes configurar
    las opciones de visualización de los datos."
  })
  
  output$leftGender <- renderText({ 
    "Bienvenido! Este es el panel de control. Aquí puedes configurar
    las opciones de visualización de los datos."
  })
  
  # Visualization by Level of Education
  output$LoEPlot <- renderPlot({
    colors = c("red", "yellow", "green", "violet","orange", "blue")
    barplot(table(studies),main="Nº de certificados atendiendo al nivel de estudios", 
            beside=TRUE, # Separar las categorias en varias barras 
            col=colors, # We set some colors
            names.arg=c("Missing","Bachelor's","Doctorate","< Secondary", "Master's", "Secondary"))
  })
  
  # Visualization by age
  output$AgePlot <- renderPlot({
    colors = c("red", "yellow", "green", "violet","orange", "blue","cyan","grey","pink")
    barplot(table(agecat),main="Nº de certificados atendiendo a la edad", 
            beside=TRUE, # Separar las categorias en varias barras 
            col=colors, # We set some colors
            names.arg=c("10-18","18-25","25-30","30-35", "35-45", "45-55","55-65","65-80","80-90"))
  })
  
  # Visualization by genre
  output$GenderPlot <- renderPlot({
    #colors = c("red", "blue", "green", "grey")
    pie(table(data$gender), labels = labels, 
        main="Nº de certificados atendiendo al género", 
        col=rainbow(length(labels)) # We set some colors
        )
  })
  
  

})