对于我正在开发的 Shiny 应用程序，给定一个数据文件，我需要在应用程序的起始页面上显示一个条形图（我正在使用 ggplot2）。因此，当用户运行应用程序并上传文件时，他们会立即在主面板中看到条形图。
应用程序启动后，用户应该能够单击操作按钮来引导数据并将误差线添加到同一个条形图中。我不想一开始就添加错误栏，因为我的用户可能对错误栏不感兴趣，并且通过引导添加错误栏会让他们等待。所以，只有当他们想看到它并且愿意等待引导结束时，我才必须添加错误栏。
我尝试了很多方法来更新剧情，但都没有成功。我当然可以用误差线绘制另一个图，但这不是我理想的做法。有没有办法更新绘图或向它们添加功能？
【问题讨论】：
我认为您总是必须通过renderPlot 才能更新绘图输出（除非您将绘图保存为图像，并将其加载到不可见 div 或类似的绘图顶部）。您可以做的是将绘图的图层分别保存为两部分，一部分带有条形图，另一部分带有误差线，然后如果需要，只需将误差线分层。
data(iris)
require(shiny)
sepal.length <- sapply(unique(iris$Species),function(s){ iris[which(iris$Species==s),"Sepal.Length"] })
data <- data.frame("mean"=apply(sepal.length,2,mean),"sd"=apply(sepal.length,2,sd),"species"=unique(iris$Species))
server <- shinyServer(function(input, output, session) {
# Save plot in reactive
plot.dat <- reactiveValues(main=NULL, layer1=NULL)
plot.dat$main <- ggplot(data=data,aes(x=species,y=mean,fill=species)) +
geom_bar(stat="identity")
observe({
print("render")
output$plot <- renderPlot({ plot.dat$main + plot.dat$layer1 })
})
observeEvent(input$add_bars,{
# Calculate standard deviation
plot.dat$layer1 <- geom_errorbar(aes(ymin=mean-sd,ymax=mean+sd))
})
})
ui <- shinyUI(fluidPage(
plotOutput("plot"),
actionButton("add_bars","Add error bars")
))
shinyApp(ui = ui, server = server)
【讨论】：
input$add_bars 之后计算 sd，然后将其附加到 data，然后再用于添加带有误差线的图层。我没有成功地做到这一点。你能帮我解决这个问题吗？非常感谢！
plot.dat$layer1 设置为 NULL。根据您的代码，更改数据集 migt 或可能不会给您错误。如果你能给我一个例子，我很乐意快速浏览一下。
我尝试使用 Plotly 以闪亮的方式执行此操作，但没有如上所示的图层。虽然这可能是一个旧线程，但它可能对其他人有帮助。
在以下示例中：
library(shiny)
library(plotly)
ui <- fluidPage(
selectizeInput(
inputId = "Player",
selected = NULL,
multiple = TRUE,
label = " Choose Player",
choices = c("Sam", "Bennet", "Orlando"),
options = list('plugins' = list('remove_button'))
),
plotlyOutput("Plot1")
)
server <- function(input, output, session) {
output$Plot1 <- renderPlotly({
scores <- data.frame(Name = c("Sam", "Bennet", "Orlando", "Sam", "Bennet", "Orlando", "Sam", "Bennet", "Orlando" ),
Number= c(47, 35, 40, 49, 32, 31, 51, 49, 44 ),
Year = c("2018","2018","2018", "2017", "2017", "2017", "2016","2016","2016")
)
chris_goals <- data.frame(Name = c("Chris", "Chris", "Chris"),
Number= c(90, 95, 100 ),
Year = c("2018","2017","2016")
)
filteredScores <- reactive({
plot_ly(chris_goals, x = ~Year, y = ~Number, type = 'scatter', mode = 'lines', color = ~Name)%>% layout(showlegend = TRUE) %>%
layout(title = 'Scores') %>%
add_trace(data = scores[scores$Name %in% input$Player, ], x = ~Year, y = ~Number, type = 'scatter', mode = 'lines', color = ~Name)
})
filteredScores()
})
}
shinyApp(ui, server)
【讨论】：