在 R Shiny 中根据用户输入动态创建图像和表格

Question

我正在尝试在R Shiny中开发我的第一个应用程序，但是到目前为止，我发现的示例一直在展示如何使用专有数据集（例如carot或mtcars），而不是如何有效地将数据加载到R Shiny中进行处理。

我想做的是根据用户的输入，将r Shiny创建和加载不同的数据集，然后将该数据集显示为伴随可视化的表。

到目前为止，我尝试过的解决此问题的方法已在下面的代码块中列出。 创建和生产的是用户定义的数据预处理函数，非常长并且正常工作。

CreateSnapshot 正在撤回原始数据并将其保存为CSV。 productable 加载由创建的CSVS创建的CSV ，并创建摘要表和图形，然后将其本地保存为CSV和WMF。

当我尝试运行应用程序时，服务器中的许多线路都试图加载摘要表并渲染它不运行。我似乎也无法从用户输入生成的WMF加载r闪亮。我尝试用来渲染图像的代码已被删除，并且没有显示在下面的代码块中：

# Define UI for dataset viewer app ----
ui <- fluidPage(
  
  # App title ----
  titlePanel("FirstApp"),
  
  # Sidebar layout with input and output definitions ----
  sidebarLayout(
    
    # Sidebar panel for inputs ----
    sidebarPanel(
      
      # Input: Text for providing a caption ----
      # Note: Changes made to the caption in the textInput control
      # are updated in the output area immediately as you type
      # Input: Selector for choosing dataset ----
      selectInput(inputId = "dis",
                  label = "Choose a discipline:",
                  choices = c("Choice 1", "Choice 2", "Choice 3")),
      
    ),
    
    # Main panel for displaying outputs ----
    mainPanel(
    
      # Output: HTML table attempts ----
      tableOutput("view"),
      tableOutput("statstable"),
      tableOutput("VisData"),
      tableOutput("fileData"),
      imageOutput("preImage")
      
      
    )
  )
)

# Define server logic to summarize and view selected dataset ----
server <- function(input, output) {
  
#Creating Base Dataset
  Snapshot<-reactive({CreateSnapshot(input$dis)})
  #Creating Summary Dataset
  VisualizationTable<-reactive({ProduceTable(input$dis)})
  
#Attempting to create file from CSV files generated above.
  fileData <- reactive({reactiveFileReader(1000, NULL, paste( input$dis, date.of.data, 
                                                    "FilenameBoilerPlate.csv"), read.csv)})
  
  VisData<-renderDataTable(read.csv(paste( input$dis, date.of.data, 
                                                    "FileNameBoilerPlate.csv"), read.csv)))
  

  #Attempting to create outputs for viewing. I have discovered that the first two allow for my user defined functions to run and create all of the files I need.
  output$view <- renderTable({
    head(Snapshot())
  })
  
  output$statstable <- renderTable({
    head(VisualizationTable())
  })
  
  output$fileData <- renderTable({
    fileData()
  })

#Creating Image
  output$preImage <- renderImage({
    # When input$n is 3, filename is ./images/image3.jpeg
    filename <- normalizePath(file.path('./images', paste(input$dis, date.of.data, 
                                              "Superbarplot.wmf", sep=' ')))
    
    # Return a list containing the filename and alt text
    list(src = filename,
         alt = paste("Image Discipline", input$dis))
    
  }, deleteFile = FALSE)
}

# Create Shiny app ----
shinyApp(ui, server)

关于如何进行的任何想法将不胜感激。

Answer 1

我将通过将您在观察的功能中包装所有您所做的一切来解决这个问题。我认为反应性不是试图使您的功能运行的自然方法，因为它们更多地是在返回需要在需要时运行的R对象输出。

类似：

观察Event（输入$ dis，
{
快照＆lt; - createSnapShot（input $ dis）

可视化＆lt; - 生产（输入$ dis）

filedata＆lt; - 您选择的读取功能，因为它不再需要是反应性

输出$ filedata＆lt; - rendertable（{{{{
菲达塔
}）

ETC..

}
）

因此，每次用户选择纪律时，整个事情都会运行，生成所需的输出。

如果没有理由要产生CSV，则可以通过不保存CSV来更简化此问题，因为您将其保存仅用于读取文件以加载文件。