Построение категориальных и числовых переменных с помощью блестящего приложения r

Я работаю над приложением Shiny R, но не понимаю, почему моя функция draw_plot_1 не работает. Потому что данные отображаются только в последнем else. я бы хотел

plot a boxplot when one variable is numeric and the other one is categorical.

Вне блестящего приложения моя функция работает нормально. Любые предложения были бы замечательными!

Вот мой код:

not_sel <- "No selected"

about_page <- tabPanel(
  title = "Info",
  titlePanel("Info"),
  "Creado con R Shiny",
  br(),
  "Mayo 2022"
)

main_page <- tabPanel(
  title = "Analysis",
  titlePanel("Analysis"),
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      title = "Inputs",
      fileInput("csv_input", "Select CSV File to Import", accept = ".csv"),
      selectInput("num_var_1", "Variable 1", choices = c(not_sel)),
      selectInput("num_var_2", "Variable 2", choices = c(not_sel)),
      br(),
      actionButton("run_button", "Run Analysis", icon = icon("play"))
    ),
    mainPanel(
      tabsetPanel(
        tabPanel(
          title = "Plot",
          plotOutput("plot_1")
        
        
          )
        
        )
      
    )
  )
)

draw_plot_1 <- function(data_input, num_var_1, num_var_2){
  
  if (num_var_1 != not_sel & num_var_2 != not_sel)
  {
    if (is.character(num_var_2) & is.numeric(num_var_1))
    {
      ggplot(data = data_input,
             aes_string(x = num_var_1, y = num_var_2)) +
        geom_boxplot()  
    }
    else if (is.character(num_var_1) & is.numeric(num_var_2))
    {
      ggplot(data = data_input,
             aes_string(x = num_var_2, y = num_var_1)) +
        geom_boxplot()  
    }
    else
    {
      ggplot(data = data_input,
             aes_string(x = num_var_2, y = num_var_1)) +
        geom_point()  
    }
    } 
}

ui <- navbarPage(
  title = "Data Analyser",
  theme = shinytheme('united'),
  main_page,
  about_page
)

server <- function(input, output){
  
  options(shiny.maxRequestSize=10*1024^2) 
  
  data_input <- reactive({
    req(input$csv_input)
    fread(input$csv_input$datapath)
  })
  
  observeEvent(data_input(),{
    choices <- c(not_sel,names(data_input()))
    updateSelectInput(inputId = "num_var_1", choices = choices)
    updateSelectInput(inputId = "num_var_2", choices = choices)
  })
  
  num_var_1 <- eventReactive(input$run_button,input$num_var_1)
  num_var_2 <- eventReactive(input$run_button,input$num_var_2)

  
  # plot
  
  plot_1 <- eventReactive(input$run_button,{
    draw_plot_1(data_input(), num_var_1(), num_var_2())
  })
  
  output$plot_1 <- renderPlot(plot_1())
  
  output$num_var_1_title <- renderText(paste("Num Var 1:",num_var_1()))
  
}

shinyApp(ui = ui, server = server)

Стоит ли изучать PHP в 2026-2027 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2026-2027 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...
1
0
20
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Поскольку возвращаемое значение из элемента управления вводом списка выбора является символом. Я приложил один снимок экрана, показывающий значение num_var_1() и num_var_2().

И я бы посоветовал вам вставить функцию browser() для отладки вашего кода, и вы можете запустить код ниже, чтобы лучше понять свой код.

not_sel <- "No selected"

about_page <- tabPanel(
  title = "Info",
  titlePanel("Info"),
  "Creado con R Shiny",
  br(),
  "Mayo 2022"
)

main_page <- tabPanel(
  title = "Analysis",
  titlePanel("Analysis"),
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      title = "Inputs",
      fileInput("csv_input", "Select CSV File to Import", accept = ".csv"),
      selectInput("num_var_1", "Variable 1", choices = c(not_sel)),
      selectInput("num_var_2", "Variable 2", choices = c(not_sel)),
      br(),
      actionButton("run_button", "Run Analysis", icon = icon("play"))
    ),
    mainPanel(
      tabsetPanel(
        tabPanel(
          title = "Plot",
          plotOutput("plot_1")
        
        
          )
        
        )
      
    )
  )
)

draw_plot_1 <- function(data_input, num_var_1, num_var_2){
  
  if (num_var_1 != not_sel & num_var_2 != not_sel)
  {
    if (is.character(num_var_2) & is.numeric(num_var_1))
    {
      ggplot(data = data_input,
             aes_string(x = num_var_1, y = num_var_2)) +
        geom_boxplot()  
    }
    else if (is.character(num_var_1) & is.numeric(num_var_2))
    {
      ggplot(data = data_input,
             aes_string(x = num_var_2, y = num_var_1)) +
        geom_boxplot()  
    }
    else
    {
      ggplot(data = data_input,
             aes_string(x = num_var_2, y = num_var_1)) +
        geom_point()  
    }
    } 
}

ui <- navbarPage(
  title = "Data Analyser",
  theme = shinytheme('united'),
  main_page,
  about_page
)

server <- function(input, output){
  
  options(shiny.maxRequestSize=10*1024^2) 
  
  data_input <- reactive({
    req(input$csv_input)
    fread(input$csv_input$datapath)
  })
  
  observeEvent(data_input(),{
    choices <- c(not_sel,names(data_input()))
    updateSelectInput(inputId = "num_var_1", choices = choices)
    updateSelectInput(inputId = "num_var_2", choices = choices)
  })
  
  num_var_1 <- eventReactive(input$run_button,input$num_var_1)
  num_var_2 <- eventReactive(input$run_button,input$num_var_2)

  
  # plot
  
  plot_1 <- eventReactive(input$run_button,{
    draw_plot_1(data_input(), num_var_1(), num_var_2())
  })
  
  output$plot_1 <- renderPlot(plot_1())
  
  output$num_var_1_title <- renderText(paste("Num Var 1:",num_var_1()))
  
}

shinyApp(ui = ui, server = server)

Благодарю вас! Что бы вы порекомендовали мне сделать, чтобы проверить, является ли переменная категориальной или числовой? Как я могу назвать реальный столбец?

Sofía Contreras 10.05.2022 18:03

Вы можете напрямую использовать data_input()[[num_var_1()]] для извлечения соответствующего столбца num_var_1().

Yuli S 10.05.2022 18:17

Другие вопросы по теме