Динамическое добавление плотных следов на блестящих

Я создаю приложение, которое позволяет пользователю динамически добавлять и удалять следы на графическом графике с помощью selectInput.

Я попытался поиграть с plotlyProxy () и plotlyProxyInvoke () из пакета plotly, но безрезультатно.

Ниже мой элементарный код:

  library(shiny)
  library(shinydashboard)
  library(plotly)


    ui <- dashboardPage(
       dashboardHeader(),
       dashboardSidebar(
       sidebarMenu(
        menuItem("Search", tabName = "Tabs", icon = icon("object-ungroup"))

        )
       ),
      dashboardBody(
      tabItem(tabName = "Tabs",
             fluidRow(
             column(width=3, 
                 box(
                   title = "SELECT ",
                   solidHeader=TRUE,
                   collapsible=TRUE,
                   width=NULL,
                   selectInput(
                     inputId = "Player",
                     selected = NULL, multiple = TRUE,
                     label = " Choose Player", 
                     choices=c("Messi", "Suarez", "Ronaldo" )),
                   selectInput(
                     inputId = "Delete",
                     selected = NULL, multiple = TRUE,
                     label = " Choose Player", 
                     choices=c("Messi", "Suarez", "Ronaldo" )),
                   submitButton("Select")
                 )
          ),

          column( width=9,
                  tabBox(
                    width = "100%",
                    tabPanel("tab1", 
                             plotlyOutput("Plot1")
                    )))))))

     server <- function(input, output, session) {
           output$Plot1 <-  renderPlotly({

          goals <- data.frame(Name = c("Messi", "Suarez", "Ronaldo", "Messi", "Suarez", "Ronaldo", "Messi", "Suarez", "Ronaldo" ), 
                    Number= c(47, 35, 40, 49, 32, 31, 51, 49, 44 ),
                    Year = c("2018","2018","2018", "2017", "2017", "2017", "2016","2016","2016")
   )  

         plot_ly(goals, x = ~Year, y = ~Number, type = 'scatter', mode = 'lines', color = ~input$Player )%>% layout(showlegend = TRUE)%>%
  layout(title = 'Number of goals')
 })

     # plotly.addTraces
   observeEvent(input$Player, {
       plotlyProxy("Plot1", session) %>%
        plotlyProxyInvoke("addTraces", list(x = ~Year, 
                                      y = ~Number,
                                      type = 'scatter',
                                      mode = 'lines'))
         })

       # plotly.deleteTraces
       observeEvent(input$Delete, {
        plotlyProxy("Plot1", session) %>%
        plotlyProxyInvoke("deleteTraces")
         })
       }
   shinyApp(ui, server)

Есть ли способ динамически использовать plotlyProxyInvoke () для добавления и удаления следов без необходимости их жесткого кодирования с помощью addTrace ()?

Вы можете легко добавить следы, но удалить их немного сложнее, так как вы можете удалить следы только по индексам. Существует текущая проблема plotly-github, связанная с этим, которая также связана с вопрос о переполнении стека, которую я пытался решить, но она работает не так, как ожидалось.

SeGa 17.12.2018 22:02

@SeGa Спасибо. Я проверю ваше решение.

R noob 18.12.2018 00:52
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
6
2
1 761
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Вот решение, позволяющее избежать plotlyProxy() путем фильтрации файла data.frame перед его передачей в plot_ly:

library(shiny)
library(shinydashboard)
library(plotly)


ui <- dashboardPage(
  dashboardHeader(),
  dashboardSidebar(
    sidebarMenu(
      menuItem("Search", tabName = "Tabs", icon = icon("object-ungroup"))

    )
  ),
  dashboardBody(
    tabItem(tabName = "Tabs",
            fluidRow(
              column(width=3, 
                     box(
                       title = "SELECT ",
                       solidHeader=TRUE,
                       collapsible=TRUE,
                       width=NULL,
                       selectizeInput(
                         inputId = "Player",
                         selected = NULL, multiple = TRUE,
                         label = " Choose Player", 
                         choices=c("Messi", "Suarez", "Ronaldo" ), options = list('plugins' = list('remove_button')))
                     )
              ),

              column( width=9,
                      tabBox(
                        width = "100%",
                        tabPanel("tab1", 
                                 plotlyOutput("Plot1")
                        )))))))

server <- function(input, output, session) {
  output$Plot1 <-  renderPlotly({

    goals <- data.frame(Name = c("Messi", "Suarez", "Ronaldo", "Messi", "Suarez", "Ronaldo", "Messi", "Suarez", "Ronaldo" ), 
                        Number= c(47, 35, 40, 49, 32, 31, 51, 49, 44 ),
                        Year = c("2018","2018","2018", "2017", "2017", "2017", "2016","2016","2016")
    )  

    filteredGoals <- reactive({
      goals[goals$Name %in% input$Player, ]
    })

    plot_ly(filteredGoals(), x = ~Year, y = ~Number, type = 'scatter', mode = 'lines', color = ~Name)%>% layout(showlegend = TRUE) %>%
      layout(title = 'Number of goals')
  })
}
shinyApp(ui, server)

Для будущих читателей: здесь - решение, использующее plotlyProxy()

ismirsehregal 21.10.2019 10:21

Другие вопросы по теме