如何将闪亮的 input$ID 变量传递给 dplyr 函数参数答案

【问题标题】：How to Pass Shiny input$ID variables to dplyr function arguments如何将闪亮的 input$ID 变量传递给 dplyr 函数参数
【发布时间】：2017-06-05 04:32:28
【问题描述】：

我正在尝试创建一个简单的应用程序，该应用程序通过因子水平绘制连续变量的平均值。用户选择几个因素之一进行分组，并选择连续变量进行平均。该应用程序应该使用 ggplot 显示绘图。很容易让这个功能在闪亮之外工作，但我正在努力让它在应用程序中工作。我知道问题在于我对 NSE 和 SE 缺乏了解，但是在查看了几个小时的文档并测试了各种版本之后，这是我能想到的最好的方法。这似乎是一个常见问题，但我没有看到与堆栈溢出问题相关的答案。

我以泰坦尼克号数据集为例我得到以下信息：

mean.default(input$ContVar) 中的警告：参数不是数字或逻辑：返回 NA 除了误差之外，绘制绘图时均值不会发生变化。

    library(shiny)
    library(dplyr)
    library(ggplot2)
    Titan <- as.data.frame(Titanic)
    Titan <- mutate(Titan, Freq2 = Freq +3)

    shinyApp( ui = basicPage( selectInput("FactVar", "Factor", choices = names(Titan)[1:4]), selectInput("ContVar", "Cont Variable", choices = names(Titan)[5:6]), plotOutput("surv")), server = function(input, output) {
        output$surv <- renderPlot({
            Titan %>%
            group_by_(~input$FactVar) %>%
            summarize_(MeanFreq = ~ mean(input$ContVar))%>%
            ggplot(aes_(x=~ MeanFreq, y = input$FactVar))+geom_point()
        })
    })

【问题讨论】：

也许this 会有所帮助。
从上面的链接我想出了这个。 eval(substitute(Titan %>% group_by_(~input$FactVar) %>% summarize_(MeanFreq = ~ mean(col)), list(col = as.symbol(input$ContVar)))) %>% ggplot(aes_(x=~ MeanFreq, y = input$FactVar))+geom_point()
感谢 SBista 对问题的关注。当我运行代码时，上面的解决方案并没有解决问题。我会阅读上面的链接以获取线索。
看起来使用 dplyr 0.6.0 版会更容易。看到这个答案：[链接]（stackoverflow.com/questions/44398831/…）

标签： r ggplot2 shiny dplyr

【解决方案1】：

这是我想出的一个快速的小解决方案。

这里的关键是使用 rlang 包中的 !! 运算符和 sym 函数。如果您有任何问题，请告诉我！

library(shiny)
library(dplyr)
library(ggplot2)
Titan <- as.data.frame(Titanic)
Titan <- mutate(Titan, Freq2 = Freq +3)

shinyApp( 
  ui = basicPage( 
         selectInput("FactVar", "Factor", 
                     choices = names(Titan)[1:4]), 
         selectInput("ContVar", "Cont Variable", 
                     choices = names(Titan)[5:6]), plotOutput("surv")), 

  server = function(input, output) {

output$surv <- renderPlot({
    Titan %>%
      group_by(!!rlang::sym(input$FactVar)) %>%
      summarize(MeanFreq = mean(!!rlang::sym(input$ContVar))) %>%
      ggplot(aes_string(x="MeanFreq", y = input$FactVar)) + geom_point()
  })
})

非标准评估绝对是 R 语言中比较棘手的方面之一。祝你好运！

【讨论】：

【解决方案2】：

这是一个选项，虽然它不使用 dplyr。

我正在使用聚合并明确命名结果列，因此我以后可以在 ggplot 中调用这些名称。

library(shiny)
library(ggplot2)
Titan <- as.data.frame(Titanic)
Titan <- mutate(Titan, Freq2 = Freq +3)

shinyApp( 

  ui = basicPage( 
    selectInput("FactVar", "Factor", choices = names(Titan)[1:4]), 
    selectInput("ContVar", "Cont Variable", choices = names(Titan)[5:6]), 
    plotOutput("surv")), 

  server = function(input, output) {
   output$surv <- renderPlot({

     MeanFreq <- aggregate(list(ContVar = Titan[, input$ContVar]), 
                           list(FactVar = Titan[, input$FactVar]), 
                           mean)

      ggplot(MeanFreq, aes(x = ContVar, y = FactVar)) +
        geom_point()
  })
})

【讨论】：