如何使单个数据表在 R 闪亮中使用“拆分列”和“删除行”进行操作？答案

【问题标题】：How can I make a single datatable operate with "Split Columns" and "Delete Rows" in R shiny?如何使单个数据表在 R 闪亮中使用“拆分列”和“删除行”进行操作？
【发布时间】：2021-10-15 22:34:11
【问题描述】：

下面的 R 闪亮代码接受 CSV 作为输入。因为我有“SplitColumn”和“Delete Rows”按钮，所以用户对这两个按钮的使用取决于 CSV 的外观。

目前运行良好，但是一张一张显示两个数据表，观看体验不是很好。我应该在代码中进行哪些更改，以便只有一个表可见并且两个按钮都在该数据表上操作？

由于我是闪亮的新手，有人可以帮我解决这个问题吗？

csv 数据

ID  Type   Range
21  A1 B1   100
22  C1 D1   200
23  E1 F1   300

app.R

library(shiny)
    library(reshape2)
    source('splitColumn_stack.R')
    library(DT)
    

    splitColumn <- function(data, column_name) {
      newColNames <- c("Unmerged_type1", "Unmerged_type2")
      newCols <- colsplit(data[[column_name]], " ", newColNames)
      after_merge <- cbind(data, newCols)
      after_merge[[column_name]] <- NULL
      after_merge
    }
    
    ### use a_splitme.csv for testing this program
    
    ui <- fluidPage(
      sidebarLayout(
        sidebarPanel(
          fileInput("file1", "Choose CSV File", accept = ".csv"),
          checkboxInput("header", "Header", TRUE),
          actionButton("Splitcolumn", "SplitColumn"),
          selectInput(inputId='selectcolumn', label='select column', ''),
          actionButton("deleteRows", "Delete Rows")
        ),
        mainPanel(
          tableOutput("contents"),
          DTOutput("table1")
        )
      )
    )
    
    server <- function(session, input, output) {
      rv <- reactiveValues(data = NULL)
      rv1 <- reactiveValues(data = NULL)
    
      observeEvent(input$file1, {
        file <- input$file1
        ext <- tools::file_ext(file$datapath)
    
        req(file)
    
        validate(need(ext == "csv", "Please upload a csv file"))
    
        rv$data <- read.csv(file$datapath, header = input$header)
    
        updateSelectInput(session, 'selectcolumn', 'select column', names(rv$data))
    
      })
    
      output$contents <- renderTable({
        req(rv$data)
        rv$data
      })
    
      #for removing the selected Rows
      values <- reactiveValues(dfWorking = NULL)
    
      observeEvent(input$Splitcolumn, {
        rv1$data <- splitColumn(rv$data, input$selectcolumn)
        values$dfWorking <- rv1$data
      })
    
      observeEvent(input$deleteRows,{
    
        if (!is.null(input$table1_rows_selected)) {
    
          values$dfWorking <- values$dfWorking[-as.numeric(input$table1_rows_selected),]
        }
      })
    
      output$table1 <- renderDT({
        values$dfWorking
      })
    }
    
    shinyApp(ui, server)

【问题讨论】：

在所有情况下都使用 rv$data reactiveValues 对象，而不是 rv1 或值。
@YBS，我根据您的要求对其进行了验证，但它仍然显示两个表，但是这次在我按下“SplitColumn”选项后，两个表都出现了。两个按钮都应该只在一个数据表上起作用。请问如何做到这一点。

标签： r shiny

【解决方案1】：

只需使用一个reactiveValues 对象。试试这个

library(shiny)
library(reshape2)
#source('splitColumn_stack.R')
library(DT)

splitColumn <- function(data, column_name) {
  newColNames <- c("Unmerged_type1", "Unmerged_type2")
  newCols <- colsplit(data[[column_name]], " ", newColNames)
  after_merge <- cbind(data, newCols)
  after_merge[[column_name]] <- NULL
  after_merge
}

### use a_splitme.csv for testing this program

ui <- fluidPage(
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      fileInput("file1", "Choose CSV File", accept = ".csv"),
      checkboxInput("header", "Header", TRUE),
      actionButton("Splitcolumn", "SplitColumn"),
      selectInput(inputId='selectcolumn', label='select column', ''),
      actionButton("deleteRows", "Delete Rows")
    ),
    mainPanel(
      DTOutput("table1")
    )
  )
)

server <- function(session, input, output) {
  rv <- reactiveValues(data = NULL)
  
  observeEvent(input$file1, {
    file <- input$file1
    ext <- tools::file_ext(file$datapath)
    
    req(file)
    
    validate(need(ext == "csv", "Please upload a csv file"))
    
    rv$data <- read.csv(file$datapath, header = input$header)
    
    updateSelectInput(session, 'selectcolumn', 'select column', names(rv$data))
    
  })
  
  observeEvent(input$Splitcolumn, {
    rv$data <- splitColumn(rv$data, input$selectcolumn)
  })
  
  observeEvent(input$deleteRows,{
    if (!is.null(input$table1_rows_selected)) {
      rv$data <- rv$data[-as.numeric(input$table1_rows_selected),]
    }
  })
  
  output$table1 <- renderDT({
    rv$data
  })
}

shinyApp(ui, server)

【讨论】：