条件输出闪亮的 UI答案

【问题标题】：Conditional Output Shiny UI条件输出闪亮的 UI
【发布时间】：2013-07-29 15:40:31
【问题描述】：

我有调查数据。我想使用 Shiny 与合作者分享我的单变量和双变量分析结果。在调查中有数值变量和因子变量。根据查看 Shiny 应用程序的人是否对单变量/双变量摘要感兴趣，并且根据他们想要总结的变量类型，我希望出现不同的输出。

具体来说，

i) 如果是单变量和数字则显示：

项目回复率：length() - sum(is.na())
hist()
summary()

ii) 如果是单变量和因子，则显示：

项目响应率
barplot()
table()
prop.table()

iii) 如果二元和 numeric*numeric 则显示：

项目响应率
散点图：plot(x,y)
summary(x)
summary(y)
cor(x,y,method="spearman")

iv) 如果二元和因子*因子则显示：

项目响应率
条形图...类似于“rCharts nvd3 multiBarChart”
table(x,y)
prop.table(x,y)
chisq.test(x,y)

v) 如果二元和 (factor*numeric OR numeric*factor) 则显示：

项目响应率
箱线图
按因子变量汇总的数值变量：by(numeric, factor, summary)
克鲁斯卡尔瓦利斯测试kruskal.test(numeric ~ factor)

目前，我有代码可以为所有 5 个步骤生成所需的输出作为单独的应用程序。我想将它们组合成 1 Shiny 应用程序。我在概念上苦苦思索如何设置mainPanel() 显示以响应用户在sidebarPanel() UI 上所做的选择而接收到的不同输出。

具体来说，

如何更改mainPanel() UI 标头以反映不同的输出
如何在概念上扩展下面的代码以包含多个输出（即下面的代码适用于单个 verbatimTextOutput() 但我不知道如何处理我想要显示为的多个/类型的输出在上面 (i-iv) 中讨论过。例如文本、表格、图表。

下面是我的 ui.R 文件代码：

library(shiny)
shinyUI(pageWithSidebar(
headerPanel("Shiny Example"),
sidebarPanel(
wellPanel(
selectInput(inputId = "variable1",label = "Select First Variable:", 
choices = c("Binary Variable 1" = "binary1",
"Binary Variable 2" = "binary2", 
"Continuous Variable 1" = "cont1",
"Continuous Variable 2" = "cont2"),
selected = "Binary Variable 1"
)
),

wellPanel(
checkboxInput("bivariate", "Proceed to Bivariate Analysis", FALSE),
conditionalPanel(
condition="input.bivariate==true",
selectInput(inputId = "variable2", 
label = "Select Second Variable:",
choices = c("Binary Variable 1" = "binary1",
"Binary Variable 2" = "binary2", 
"Continuous Variable 1" = "cont1",
"Continuous Variable 2" = "cont2"),
selected = "Binary Variable 2"
)
)
)
),

mainPanel(
h5("Output"),
verbatimTextOutput("out")
)
))

下面是我的模拟数据和我的 server.R 文件：

binary1 <- rbinom(100,1,0.5)
binary2 <- rbinom(100,1,0.5)
cont1   <- rnorm(100)
cont2   <- rnorm(100)

dat <- as.data.frame(cbind(binary1, binary2, cont1, cont2))

dat$binary1 <- as.factor(dat$binary1)
dat$binary2 <- as.factor(dat$binary2)
dat$cont1 <- as.numeric(dat$cont1)
dat$cont2 <- as.numeric(dat$cont2)

library(shiny)
library(rCharts)

shinyServer(function(input, output) {

inputVar1 <- reactive({
parse(text=sub(" ","",paste("dat$", input$variable1)))
})

inputVar2 <- reactive({
parse(text=sub(" ","",paste("dat$", input$variable2)))
})

output$out <- renderPrint({

if ( (input$bivariate==FALSE) & (is.factor(eval(inputVar1()))==TRUE) ) {
table(eval(inputVar1()))
} else {

if ( (input$bivariate==FALSE) & (is.numeric(eval(inputVar1()))==TRUE) ) {
summary(eval(inputVar1()))
} else {

if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
table(eval(inputVar1()), eval(inputVar2()))
} else {

if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
cor(eval(inputVar1()), eval(inputVar2()))
} else {

if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
by(eval(inputVar2()), eval(inputVar1()), summary)
} else { 

if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
by(eval(inputVar1()), eval(inputVar2()), summary)
}
}
}
}
}
}

})

})

您能提供的任何帮助将不胜感激。甚至只是简单地展示如何调整代码以在给定变量选择的情况下呈现两个所需的输出。以及如何调整标题以反映命名的输出片段。

提前谢谢...克里斯

【问题讨论】：

标签： r shiny

【解决方案1】：

即使问题是很久以前的问题，我认为这种方法可能更好，不需要在服务器端添加额外的代码。

mainPanel(

  wellPanel(
    conditionalPanel(
        condition = "input.myInput == 'value'",
        ..... Your UI for this case ...........
    ),

    conditionalPanel(
        condition = "input.myInput == 'value2'",
        ..... Your UI for this case ...........
    )                 
  )
  )

【讨论】：

【解决方案2】：

我修改了您的 Shiny 代码（见下文），使其能够满足您的需求。根据 Uni 与 Bivariate 分析的选择，它会切换选项卡并显示相关结果。

总的来说，我必须在您的代码中更改以下内容才能获得所需的行为：

引入了tabPanel，以便可以对输出进行分段。
引入了 observe 反应式，以便可以在其中监视您所使用的嵌套 if-else。
我创建了多个 output$variables，以便可以在其中呈现每个选项。
对于标题，我只是在相应的tabPanels 中添加了h4

下面附上一个完整的工作代码。以此为起点，从那里开始。

UI.R

library(shiny)
shinyUI(pageWithSidebar(
  headerPanel("Conditional Tab Switch Example"),
  sidebarPanel(
    wellPanel(
      selectInput(inputId = "variable1",label = "Select First Variable:", 
                  choices = c("Binary Variable 1 (Factor)" = "binary1",
                              "Binary Variable 2 (Factor)" = "binary2", 
                              "Continuous Variable 1 (Numeric)" = "cont1",
                              "Continuous Variable 2 (Numeric)" = "cont2"),
                  selected = "Binary Variable 1 (Factor)"
      )
    ),

    wellPanel(
      checkboxInput("bivariate", "Proceed to Bivariate Analysis", FALSE),
      conditionalPanel(
        condition="input.bivariate==true",
        selectInput(inputId = "variable2", 
                    label = "Select Second Variable:",
                    choices = c("Binary Variable 1 (Factor)" = "binary1",
                                "Binary Variable 2 (Factor)" = "binary2", 
                                "Continuous Variable 1 (Numeric)" = "cont1",
                                "Continuous Variable 2 (Numeric)" = "cont2"),
                    selected = "Binary Variable 2 (Factor)"
        )
      )
    )
  ),

    mainPanel(
      h5("Output"),
      tabsetPanel(id ="analysisTabs",
              tabPanel(title = "Univariate Numeric", value="panel_uni_numeric",
                       h4(" Univariate Numeric"),                       
                       verbatimTextOutput("uni_numeric")),
              tabPanel(title = "Univariate Factor", value="panel_uni_factor",
                       h4(" Univariate Factor"),                       
                       verbatimTextOutput("uni_factor")),
              tabPanel(title = "Bivariate Numeric-Numeric", value="panel_bi_nn",
                       h4(" Bivariate Numeric Numeric"),                       
                       verbatimTextOutput("bi_numeric1_numeric2")),
              tabPanel(title = "Bivariate Factor-Factor", value="panel_bi_ff",
                       h4(" Bivariate Factor Factor"),                       
                       verbatimTextOutput("bi_factor1_factor2")),
              tabPanel(title = "Bivariate Numeric-Factor", value="panel_bi_nf",
                       h4(" Bivariate Numeric Factor"),                       
                           verbatimTextOutput("bi_numeric1_factor2")),
              tabPanel(title = "Bivariate Factor-Numeric", value="panel_bi_fn",
                       h4(" Bivariate Factor Numeric"),                       
                       verbatimTextOutput("bi_factor1_numeric2"))

              )
        )  
  ))

服务器.R

binary1 <- rbinom(100,1,0.5)
binary2 <- rbinom(100,1,0.5)
cont1   <- rnorm(100)
cont2   <- rnorm(100)

dat <- as.data.frame(cbind(binary1, binary2, cont1, cont2))

dat$binary1 <- as.factor(dat$binary1)
dat$binary2 <- as.factor(dat$binary2)
dat$cont1 <- as.numeric(dat$cont1)
dat$cont2 <- as.numeric(dat$cont2)

library(shiny)
#library(rCharts)

shinyServer(function(input, output, session) {

  inputVar1 <- reactive({
    parse(text=sub(" ","",paste("dat$", input$variable1)))
  })

  inputVar2 <- reactive({
    parse(text=sub(" ","",paste("dat$", input$variable2)))
  })


  output$uni_factor = renderText({
    if ( (input$bivariate==FALSE) & (is.factor(eval(inputVar1()))==TRUE) ) { 
      table(eval(inputVar1()))
    }
  })
  output$uni_numeric = renderPrint({
    if( (input$bivariate==FALSE) & (is.numeric(eval(inputVar1()))==TRUE) ) {
      summary(eval(inputVar1()))
    }
  })
  output$bi_factor1_factor2 = renderText({
    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
        table(eval(inputVar1()), eval(inputVar2()))
     }    
  })
  output$bi_numeric1_numeric2 = renderPrint({
    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar2()))==TRUE) ) { 
        cor(eval(inputVar1()), eval(inputVar2()))
    }
  })
  output$bi_numeric1_factor2 = renderPrint({
    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar2()))==TRUE) ) { 
       by(eval(inputVar2()), eval(inputVar1()), summary)
    }
  })
  output$bi_factor1_numeric2 = renderPrint({
    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar2()))==TRUE) ) { 
       by(eval(inputVar1()), eval(inputVar2()), summary)
    }
  })


  observe({  
    if ( (input$bivariate==FALSE) & (is.factor(eval(inputVar1()))==TRUE) ) {
      print("uni f")
      updateTabsetPanel(session, inputId="analysisTabs", selected="panel_uni_factor")
    } 
    else if( (input$bivariate==FALSE) & (is.numeric(eval(inputVar1()))==TRUE) ) {
      print("uni n")
      updateTabsetPanel(session, inputId="analysisTabs", selected="panel_uni_numeric")
      } 
    else if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
      print("bi f f")
      updateTabsetPanel(session, inputId="analysisTabs", selected="panel_bi_ff")
        }
    else if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
      print("bi n n")
      updateTabsetPanel(session, inputId="analysisTabs", selected="panel_bi_nn")
          } 
    else if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
      print("bi f n")
      updateTabsetPanel(session, inputId="analysisTabs", selected="panel_bi_fn")
            } 
    else if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
      print("bi n f")
      updateTabsetPanel(session, inputId="analysisTabs", selected="panel_bi_nf")
    }

  })#end observe

})

更新根据评论，我已更新 server.R 以仅在满足渲染条件时才显示结果。具体来说，请注意output$uni_factor = renderText({ 类型语句之后的每个 if 语句。仍然可以单击选项卡，但它们不会显示任何结果。（Shiny 小组中讨论过完全隐藏选项卡，但据我所知，它尚未明确实施。）

【讨论】：

感谢建议的解决方案 Ram。当我刚刚学习闪亮时，您的代码告诉我一些新技巧，例如observe() 和'tabPanel'。一个问题是所有 tabPanel 都处于活动状态，可以随时在应用程序中单击。例如，当应用程序打开时，我没有点击“Proceed to Bivariate”，也没有选择第二个输入。但是无论如何点击双变量选项卡都会把我带到那里。如果我点击了“继续双变量”，我应该无法查看单变量选项卡。如果我有两个数字变量，我将无法单击“Factor-Numeric”选项卡。对解决方法有什么想法吗？
更新了代码以有条件地显示结果。您仍然可以单击该选项卡，但它不会显示任何结果。希望对您有所帮助。

【解决方案3】：

我已继续解决上述问题。我在 server.R 文件中嵌入了一系列嵌套的 if else 语句，以根据所选输入有条件地生成字幕。我利用 ui.R 文件中的textOutput() 函数在mainPanel UI 中显示这些标题。这工作得很好，但不确定它是否是最好的方法。想听听关于这种方法的想法吗？

至于条件输出...取决于变量的选择和分析（单变量或双变量），我想生成最多 5 个输出。因此，我再次使用一系列嵌套的 if else 语句来生成这些输出。然后显示在 ui.R 文件中。我现在的问题与那些不需要 5 个输出（最大可能）的变量组合和分析有关。对于他们，我返回 NULL 对象。我的问题是 Shiny 不会为这些输出打印空白空格。相当闪亮返回一个灰色框和单词“NULL”。它看起来有点难看，我非常感谢有关如何将此输出简单地转换为空白的任何反馈。

我的新 ui.R 代码如下：

    library(shiny)
    shinyUI(pageWithSidebar(

headerPanel("Shiny Example"),

    sidebarPanel(

        wellPanel(

        selectInput(    inputId = "variable1",label = "Select First Variable:", 
                choices = c("Binary Variable 1" = "binary1",
                "Binary Variable 2" = "binary2", 
                "Continuous Variable 1" = "cont1",
                "Continuous Variable 2" = "cont2"),
                selected = "Binary Variable 1"
        )
        ),


        wellPanel(

            checkboxInput("bivariate", "Proceed to Bivariate Analysis", FALSE),
        conditionalPanel(
        condition="input.bivariate==true",
        selectInput(inputId = "variable2", 
        label = "Select Second Variable:",
        choices = c("Binary Variable 1" = "binary1",
        "Binary Variable 2" = "binary2", 
        "Continuous Variable 1" = "cont1",
        "Continuous Variable 2" = "cont2"),
        selected = "Binary Variable 2"
    )
    )
    )
    ),
    mainPanel(

    h5("Item Response Rate"),
    verbatimTextOutput("nitem"),

    h5(textOutput("caption2")),
    verbatimTextOutput("out2"),

    h5(textOutput("caption3")),
    verbatimTextOutput("out3"),

    h5(textOutput("caption4")),
    verbatimTextOutput("out4"),

    h5(textOutput("caption5")),
    plotOutput("out5")
    )
    ))

下面是我的 server.R 文件的代码：

    binary1 <- rbinom(100,1,0.5)
    binary2 <- rbinom(100,1,0.5)
    cont1   <- rnorm(100)
    cont2   <- rnorm(100)

    dat <- as.data.frame(cbind(binary1, binary2, cont1, cont2))

    dat$binary1 <- as.factor(dat$binary1)
    dat$binary2 <- as.factor(dat$binary2)
    dat$cont1 <- as.numeric(dat$cont1)
    dat$cont2 <- as.numeric(dat$cont2)

    library(shiny)

    shinyServer(function(input, output) {

    inputVar1 <- reactive({
    parse(text=sub(" ","",paste("dat$", input$variable1)))
    })

    inputVar2 <- reactive({
    parse(text=sub(" ","",paste("dat$", input$variable2)))
    })

    output$nitem <- renderPrint({


    if ( (input$bivariate==FALSE) & (is.factor(eval(inputVar1()))==TRUE) ) {
    n <- sum(table(eval(inputVar1())))
    p <- n/100
    out <- cat(paste(n,gsub(" ","",paste("(",round(as.numeric(p)*100,2),"%",")"))),"\n")
    } else {

    if ( (input$bivariate==FALSE) & (is.numeric(eval(inputVar1()))==TRUE) ) {
    n <- sum(table(eval(inputVar1())))
    p <- n/100
    out <- cat(paste(n,gsub(" ","",paste("(",round(as.numeric(p)*100,2),"%",")"))),"\n")
    } else {

    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
    n <- sum(table(eval(inputVar1()),eval(inputVar2())))
    p <- n/100
    out <- cat(paste(n,gsub(" ","",paste("(",round(as.numeric(p)*100,2),"%",")"))),"\n")
    } else {

    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
    n <- sum(table(eval(inputVar1()),eval(inputVar2())))
    p <- n/100
    out <- cat(paste(n,gsub(" ","",paste("(",round(as.numeric(p)*100,2),"%",")"))),"\n")
    } else {

    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
    n <- sum(table(eval(inputVar1()),eval(inputVar2())))
    p <- n/100
    out <- cat(paste(n,gsub(" ","",paste("(",round(as.numeric(p)*100,2),"%",")"))),"\n")
    } else { 

    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
    n <- sum(table(eval(inputVar1()),eval(inputVar2())))
    p <- n/100
    out <- cat(paste(n,gsub(" ","",paste("(",round(as.numeric(p)*100,2),"%",")"))),"\n")
    }
    }
    }
    }
    }
    }

    })

    output$caption2 <- renderText({

    if ( (input$bivariate==FALSE) & (is.factor(eval(inputVar1()))==TRUE) ) {
    caption2 <- "Univariate Table"
    } else {

    if ( (input$bivariate==FALSE) & (is.numeric(eval(inputVar1()))==TRUE) ) {
    caption2 <- "Univariate Summary"
    } else {

    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
    captions2 <- "Bivariate Table"
    } else {

    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
    caption2 <- "Numeric Summary First Variable"
    } else {

    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
    caption2 <- "Numeric Summary By Factor"
    } else { 

    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
    caption2 <- "Numeric Summary By Factor"
    }
    }
    }
    }
    }
    }

    })

    output$out2 <- renderPrint({

    if ( (input$bivariate==FALSE) & (is.factor(eval(inputVar1()))==TRUE) ) {
    table(eval(inputVar1()))
    } else {

    if ( (input$bivariate==FALSE) & (is.numeric(eval(inputVar1()))==TRUE) ) {
    summary(eval(inputVar1()))
    } else {

    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
    table(eval(inputVar1()), eval(inputVar2()))
    } else {

    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
    summary(eval(inputVar1()))
    } else {

    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
    by(eval(inputVar2()), eval(inputVar1()), summary)
    } else { 

    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
    by(eval(inputVar1()), eval(inputVar2()), summary)
    }
    }
    }
    }
    }
    }

    })

    output$caption3 <- renderText({

    if ( (input$bivariate==FALSE) & (is.factor(eval(inputVar1()))==TRUE) ) {
    caption3 <- "Univariate Table of Proportions"
    } else {

    if ( (input$bivariate==FALSE) & (is.numeric(eval(inputVar1()))==TRUE) ) {
    caption3 <- ""
    } else {

    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
    captions3 <- "Bivariate Table of Row Proportions"
    } else {

    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
    caption3 <- "Numeric Summary Second Variable"
    } else {

    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
    caption3 <- "Kruskal Wallis Test"
    } else { 

    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
    caption3 <- "Kruskal Wallis Test"
    }
    }
    }
    }
    }
    }

    })


    output$out3 <- renderPrint({

    if ( (input$bivariate==FALSE) & (is.factor(eval(inputVar1()))==TRUE) ) {
    prop.table(table(eval(inputVar1())))
    } else {

    if ( (input$bivariate==FALSE) & (is.numeric(eval(inputVar1()))==TRUE) ) {
    NULL
    } else {

    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
    prop.table(table(eval(inputVar1()), eval(inputVar2())), margin=1)
    } else {

    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
    summary(eval(inputVar2()))
    } else {

    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
    kruskal.test(eval(inputVar2()) ~ eval(inputVar1()))
    } else { 

    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
    kruskal.test(eval(inputVar1()) ~ eval(inputVar2()))
    }
    }
    }
    }
    }
    }

    })

    output$caption4 <- renderText({

    if ( (input$bivariate==FALSE) & (is.factor(eval(inputVar1()))==TRUE) ) {
    caption4 <- ""
    } else {

    if ( (input$bivariate==FALSE) & (is.numeric(eval(inputVar1()))==TRUE) ) {
    caption4 <- ""
    } else {

    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
    captions4 <- "Pearsons Chi-Squared Test"
    } else {

    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
    caption4 <- "Spearmans Correlation Coefficient"
    } else {

    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
    caption4 <- ""
    } else { 

    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
    caption4 <- ""
    }
    }
    }
    }
    }
    }

    })

    output$out4 <- renderPrint({

    if ( (input$bivariate==FALSE) & (is.factor(eval(inputVar1()))==TRUE) ) {
    NULL
    } else {

    if ( (input$bivariate==FALSE) & (is.numeric(eval(inputVar1()))==TRUE) ) {
    NULL
    } else {

    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
    chisq.test(table(eval(inputVar1()), eval(inputVar2())))
    } else {

    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
    cor(eval(inputVar1()), eval(inputVar2()), method="spearman", use="pairwise.complete.obs")
    } else {

    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
    NULL
    } else { 

    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
    NULL
    }
    }
    }
    }
    }
    }

    })

    output$caption5 <- renderText({

    if ( (input$bivariate==FALSE) & (is.factor(eval(inputVar1()))==TRUE) ) {
    caption5 <- "Univariate Barplot"
    } else {

    if ( (input$bivariate==FALSE) & (is.numeric(eval(inputVar1()))==TRUE) ) {
    caption5 <- "Univariate Histogram"
    } else {

    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
    captions5 <- "Bivariate Barplot"
    } else {

    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
    caption5 <- "Bivariate Scatter Graph"
    } else {

    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
    caption5 <- "Bivariate Boxplot"
    } else { 

    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
    caption5 <- "Bivariate Boxplot"
    }
    }
    }
    }
    }
    }

    })

    output$out5 <- renderPlot({

    if ( (input$bivariate==FALSE) & (is.factor(eval(inputVar1()))==TRUE) ) {
    barplot(table(eval(inputVar1())))
    } else {

    if ( (input$bivariate==FALSE) & (is.numeric(eval(inputVar1()))==TRUE) ) {
    hist(eval(inputVar1()),main="")
    } else {

    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
    barplot(table(eval(inputVar1()), eval(inputVar2())), beside=TRUE)
    } else {

    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
    plot(eval(inputVar1()), eval(inputVar2()), main="")
    } else {

    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
    boxplot(eval(inputVar2()) ~ eval(inputVar1()))
    } else { 

    if ( (input$bivariate==TRUE) & (is.numeric(eval(inputVar1()))==TRUE) & (is.factor(eval(inputVar2()))==TRUE) ) {
    boxplot(eval(inputVar1()) ~ eval(inputVar2()))
    }
    }
    }
    }
    }
    }

    })

    })

如前所述，我当前的问题是打印“NULL”输出。如果有人对如何禁止出现此输出有任何建议，我将非常感谢您的反馈。此外，我欢迎对提议的解决方案提出想法，而不是其他可行的解决方案。

【讨论】：