如何使用拖放动态GGPLOT创建闪亮的应用？

Question

我想创建一个闪亮的应用程序，该应用程序显示一个可变（动态）数量的GGPLOTS，并且我希望能够重新排列（拖放）这些GGPLOTS。我查看了手册的sortable package（）and（ sortable_js参考）但是我尚不清楚我如何清楚应该在闪亮的app.r文件中实现此功能。

这是基于这篇文章，但它不起作用：

library(shiny)
library(tidyverse)
library(sortable)

# ui ---- 
ui <- fluidPage(

    # Application title
    titlePanel("the ggplot sorting app"),

    fluidRow(
      column(12, 
             uiOutput("plotCollection"))
    )
)

# server ---- 
server <- function(input, output) {
  plot_data <- mtcars
  
  output$plotCollection <- renderUI({
    n = nrow(plot_data)
    
    plot_output_list <- lapply(X=1:n, FUN=function(i) {
      plotOutput(paste0("plot", i), height = 80)
    })
    sortable_js(do.call(function(...) div(id="plotCollection", ...), plot_output_list))
  })
  
  # observers ---- 
  
  # generate multiple separate plots so they can be dragged-and-dropped
  observe({
    for(idx in 1:nrow(plot_data)) {
      local({
        local_id <- idx
        
        data_plot <- plot_data %>%
          slice(local_id)
        
        output[[paste0("plot", local_id)]] <- renderPlot({
          ggplot(data = data_plot, mapping = aes(x=disp, y=wt)) + 
            geom_point() + 
            labs(title = row.names(data_plot))
        })
      })
    }
  })
}

# Run the application 
shinyApp(ui = ui, server = server)

Answer 1

我整理了（双关语意图），sortable_js（）需要将调用移动到ui部分，并且需要将图放入tagList < /代码>。有了这些小更改，我现在有一个工作示例，可以保存为app.r并作为独立应用程序运行。

生成图的循环的将花费大量地块需要一段时间，并且可能会进一步优化：

library(shiny)
library(tidyverse)
library(sortable)

# ui ---- 
ui <- fluidPage(
    titlePanel("the ggplot sorting app"),

    fluidRow(
      column(12, 
             uiOutput("plotCollection"),
             sortable_js("plotCollection"))
    )
)

# server ---- 
server <- function(input, output) {
  plot_data <- mtcars
  
  output$plotCollection <- renderUI({
    n = nrow(plot_data)
    
    plot_output_list <- lapply(X=1:n, FUN=function(i) {
      plotOutput(paste0("plot", i), height = 80)
    })
    do.call(tagList, plot_output_list)
  })
  
  # observers ---- 
  
  # generate multiple separate plots so they can be dragged-and-dropped
  # see: 
  observe({
    for(idx in 1:nrow(plot_data)) {
      local({
        local_id <- idx
        
        data_plot <- plot_data %>%
          slice(local_id)
        
        output[[paste0("plot", local_id)]] <- renderPlot({
          ggplot(data = data_plot, mapping = aes(x=disp, y=wt)) + 
            geom_point() + 
            labs(title = row.names(data_plot))
        })
      })
    }
  })
}

# Run the application 
shinyApp(ui = ui, server = server)