Кто-то попросил добавить динамическое количество трасс на график plot_ly. Это основано на последнем вопрос, который был удален. Я надеюсь, что приведенный ниже ответ поможет кому-то еще, кто ищет ответ в аналогичной ситуации.
Я не знал, что мы можем восстановить вопрос. Если OP не заинтересован или нашел ответ и не хотел им делиться, я подумал, что это может быть полезно другим...
Связанный пост восстановлен.
Один из способов сделать это — выбрать все переменные, которые можно включить во временной ряд, с помощью selectInput
. Затем нарисуйте те, которые отмечены галочкой рядом с ними. Полный код.
library(shiny)
library(shinydashboard)
library(DT)
library(plotly)
library(gapminder)
library(tidyr)
dfa <- gapminder[,c(1,3,4)]
df <- dfa %>% pivot_wider(names_from = country, values_from = lifeExp)
cols <- colnames(df)[-1]
ui <- dashboardPage(
dashboardHeader(),
dashboardSidebar(
selectInput("col","Pick a column for y-axis to plot, if ticked in checkbox below", choices = cols, selected = cols[1], multiple = TRUE),
checkboxGroupInput("chk", "Display Plot", choices = cols[1])
),
dashboardBody(
tabsetPanel(id = "tabs",
tabPanel("Plot data" , plotlyOutput("tseries"))
))
)
server <- function(input, output, session) {
observeEvent(input$col, {
updateCheckboxGroupInput(session, "chk","Select item to plot", choices = input$col)
})
output$tseries <- renderPlotly({
if (is.null(input$chk)) { ### nothing selected to plot
fig <- NULL
}else {
n <- length(input$chk)
lapply(1:n, function(i) {
if (i==1){ ### one item plot
fig <<- plot_ly(df, type = 'scatter', mode = 'lines') %>%
add_trace(x = ~year, y = ~.data[[input$chk[1]]], showlegend = F)
}else { ### additional items to plot
fig <<- fig %>% add_trace(x = ~year, y = ~.data[[input$chk[i]]], showlegend = F)
}
})
}
fig
})
}
shinyApp(ui, server)
Как упоминалось выше, это дубликат моего предыдущего ответа здесь.
Однако подход @YBS слишком сложен, и я хотел бы предоставить возможность прямого сравнения. Использование data.frame
в длинном формате для ggplot
или plotly
является предпочтительным способом (используйте, например, data.table::melt
для преобразования из широкого в длинный). Таким образом, мы можем использовать параметр plot_ly
, split
или name
для создания нескольких трассировок на основе данных:
library(shiny)
library(shinydashboard)
library(plotly)
library(gapminder)
DF <- gapminder[, c(1, 3, 4)]
ui <- dashboardPage(
dashboardHeader(),
dashboardSidebar(
selectizeInput(
"col",
"Pick a column for y-axis to plot, if ticked in checkbox below",
choices = NULL,
selected = NULL,
multiple = TRUE
),
checkboxGroupInput("chk", "Display Plot", choices = DF$country[1])
),
dashboardBody(tabsetPanel(id = "tabs",
tabPanel(
"Plot data" , plotlyOutput("tseries")
)))
)
server <- function(input, output, session) {
freezeReactiveValue(input, "col")
# server-side selectize for improved performance
updateSelectizeInput(
session,
"col",
choices = DF$country,
selected = DF$country[1],
server = TRUE
)
observeEvent(input$col, {
updateCheckboxGroupInput(
session,
"chk",
"Select item to plot",
choices = input$col,
selected = input$col
)
})
output$tseries <- renderPlotly({
if (is.null(input$chk)) {
plotly_empty(type = 'scatter', mode = 'lines')
} else {
plot_ly(
DF[DF$country %in% input$chk, ],
type = 'scatter',
mode = 'lines',
x = ~ year,
y = ~ lifeExp,
split = ~ country
)
}
})
}
shinyApp(ui, server)
Я согласен, что это определенно более элегантный ответ. Кроме того, ваши предыдущие ответы могли быть адаптированы.
Может быть, проголосовать за восстановление и опубликовать ответ там?