使用 rhandsontable 具有类似 excel 功能的 R Shiny 应用程序答案

【问题标题】：R Shiny app with excel like features using rhandsontable使用 rhandsontable 具有类似 excel 功能的 R Shiny 应用程序
【发布时间】：2019-04-13 11:09:18
【问题描述】：

我想创建一个应用程序，用户可以在其中查看基于他/她选择的数据的回归结果。我希望用户选择两个数据范围（每个范围属于一列，就像你在 excel 中所做的那样），我的应用程序应该创建一个散点图并显示线性回归系数。我在数据选择部分有困难。此外，用户还应该可以选择更新数据，然后单击操作按钮来更新绘图和结果。到目前为止，我已经使用this example 实现了数据更新功能。另外，我知道我可以通过像this answer 这样的操作来获取选定的数据。但是，我需要两个选择范围而不是一个。我怎样才能建造这个？我从 rhandsontable 开始，因为它看起来像是适合这种功能的库。我愿意接受可以将我指向其他可以提供帮助的库的建议。

Reproducible Minimal App：当前图显示 col1 与 col2。

library(shiny)
library(rhandsontable)
library(plotly)

test_data <- structure(list(Id = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14), 
               col1 = c(12.4, 12.5, 14.3, 14.8, 8.4, 8.1, 12, 12.4, 11.8, 11.9, 13.6, 13, 11, 11.2), 
               col2 = c(12.54, 11.96, 14.92, 14.11, 7.97, 7.91, 11.41, 12.18, 12.12, 12.53, 12.69, 13.18, 11.01, 11.24), 
               col3 = c(98, 98.7, 95, 95.2, 103.7, 104, 89.1, 89.5, 85.8, 85.3, 91, 90.3, 84.4, 83.6), 
               col4 = c(109.61, 109.9, 105.51, 103.35, 124.49, 120.42, 101, 101.7, 97.54, 90.45, 103.27, 97.37, 93.04, 80.54)), 
               row.names = c(NA, -14L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))
# UI
ui <- tabsetPanel(
  tabPanel("Regression Analysis",
           fluidPage(
             sidebarPanel(actionButton("go", "Plot"),
                      hr(),
                      width = 3
             ),
             # Output
             mainPanel(
               br(),
               plotlyOutput("reg.plot"),
               hr(),
               rHandsontableOutput("data.as.hot"),
               hr() 
             )
           ))
)
# Server
server <- function(input, output, session){
  output$data.as.hot <- renderRHandsontable({
    rhandsontable(test_data)
  })

  mydata <- reactiveValues()

  observe({
    if(!is.null(input$data.as.hot))
      mydata$data <- hot_to_r(input$data.as.hot)
  })

  vals <- eventReactive(input$go, {
    return(mydata$data)
  })

  output$reg.plot <- renderPlotly({
    # Create plot
    plot_ly() %>%
      add_trace(data = vals(), x = vals()$col1, y = vals()$col2,
                type = 'scatter', mode = 'markers')
  })
}

# Create a Shiny app object
shinyApp(ui = ui, server = server)

我想要什么

用户为预测变量选择范围：

用户选择响应范围：

用户单击操作按钮，应用会显示散点图和回归系数。

另外，在我的原始应用程序中，用户从我使用 rhandsontable 显示的 excel 文件中上传数据。 excel文件没有特定的格式（数据可以从文件中的任何地方开始），从而增加了问题的复杂性。否则，我曾想过使用colnames 之类的东西来生成两个selectInput 下拉列表，并使用nrow 来创建两个sliderInputs 来帮助用户选择变量和行范围。

【问题讨论】：

标签： r shiny rhandsontable

【解决方案1】：

自我回答

要使表格可编辑并访问选定的值，rhandsontable() 中的readOnly 和selectCallback 参数应分别设置为FALSE 和TRUE。我逐行迭代选定的值，使用input$table_select$data 来获取属于选定列的值。 $data[i] 以[[1]][[1]]、[[1]][[2]] 等顺序给出第i 行中的所有元素，其中[[1]][[n]] 是第n 列中的值。

我使用eventReactive 将选定的值分配给向量，然后可以绘制这些向量，用于拟合回归模型等。

用户选择他们想要分配为预测器的值范围，然后单击“设置预测器”操作按钮。

用户选择他们想要分配为响应的值范围，然后单击“设置响应”操作按钮。生成情节等。

library(shiny)
library(rhandsontable)
library(plotly)

test_data <- structure(list(Id = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14), 
           col1 = c(12.4, 12.5, 14.3, 14.8, 8.4, 8.1, 12, 12.4, 11.8, 11.9, 13.6, 13, 11, 11.2), 
           col2 = c(12.54, 11.96, 14.92, 14.11, 7.97, 7.91, 11.41, 12.18, 12.12, 12.53, 12.69, 13.18, 11.01, 11.24), 
           col3 = c(98, 98.7, 95, 95.2, 103.7, 104, 89.1, 89.5, 85.8, 85.3, 91, 90.3, 84.4, 83.6), 
           col4 = c(109.61, 109.9, 105.51, 103.35, 124.49, 120.42, 101, 101.7, 97.54, 90.45, 103.27, 97.37, 93.04, 80.54)), 
               row.names = c(NA, -14L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

# UI
ui <- tabsetPanel(
  tabPanel("Regression Analysis",
            fluidPage(
             sidebarPanel(
                          actionButton("button.fv", "Set Predictor"),
                          hr(),
                          actionButton("button.sv", "Set Response"),
                          width = 3
             ),
             # Output
             mainPanel(
               br(),
               plotlyOutput("reg.plot"),
               hr(),
               rHandsontableOutput("hot"),
               hr() 
             )
           ))
)

# Server
server <- function(input, output, session){
 output$hot <- renderRHandsontable({
  rhandsontable(test_data, readOnly = F, selectCallback = TRUE)
})

# Create vector of selected values
first.vector <- eventReactive(
  input$button.fv, {
    req(input$hot_select)
    start.row <- input$hot_select$select$r
    end.row <- input$hot_select$select$r2
    selected.col <- input$hot_select$select$c

    selected.vector <- list()

  for (i in start.row:end.row){
    value <- input$hot_select$data[i][[1]][[selected.col]]
    selected.vector[i] <- value
  }
  return(unlist(selected.vector))
}
)

second.vector <- eventReactive(
input$button.sv, {
  req(input$hot_select)
  start.row <- input$hot_select$select$r
  end.row <- input$hot_select$select$r2
  selected.col <- input$hot_select$select$c

  selected.vector <- list()

  for (i in start.row:end.row){
    value <- input$hot_select$data[i][[1]][[selected.col]]
    selected.vector[i] <- value
  }
  return(unlist(selected.vector))
}
)

output$reg.plot <- renderPlotly({
req(input$hot_select)
validate(
  need(length(first.vector()) == length(second.vector()), "Selected ranges should be equal in length")
)
plot_ly(x = first.vector(), y = second.vector(), type = 'scatter', mode = 'markers')
})
}

# Create a Shiny app object
shinyApp(ui = ui, server = server)

【讨论】：