使用反应变量使用 plotly 绘制直方图

Question

我正在尝试制作一个应用程序，用户可以在其中浏览文件，然后从列名列表中选择任何特定列，然后绘制直方图。此外，我想给用户一个选项来删除异常值，这是一个复选框输入。如果单击该复选框，则会删除异常值并再次绘制直方图。简而言之，直方图对用户在复选框中所做的选择做出反应。当在复选框上观察到观察事件时，我无法绘制图表。我认为当我将数据创建为响应式时，它没有被适当地引用。

我不确定如何在这里准确地使用反应性。如果我不使用反应性，那么我会收到一个错误，即我的数据集在 observeEvent 函数下不可用（可能是本地函数的情况）

df_data <- reactiveValues(data= NULL)

observeEvent(input$filename,{
  df_data$data <- data.frame(read.csv(input$filename$datapath))
  updateSelectInput(session,"field_mapping",choices = colnames(df_data$data))
  updateCheckboxInput(session,"outlier_removal",value = TRUE)
})

observeEvent(input$outlier_removal,{
if(input$outlier_removal)
{ cash_diff <- removeOutliers(createCashDiff(as.vector(df_data$data[,input$field_mapping]),input$percent_change)) }
else { cash_diff <- removeOutliers(createCashDiff(as.vector(df_data$data[,input$field_mapping]),input$percent_change)) }
output$Histogram <- renderPlotly({ plotDiff(cash_diff) })
})

Answer 1

我认为您不应该尝试从 observe 块内进行绘图。更重要的是，observeEvent 的表达式（第二个参数）中的内容是明确完成的，没有反应性副作用，因此可以说它是绝缘/屏蔽的。

试试这个：

df_data <- reactiveValues(data= NULL)

observeEvent(input$filename,{
  df_data$data <- data.frame(read.csv(input$filename$datapath))
  updateSelectInput(session,"field_mapping",choices = colnames(df_data$data))
  updateCheckboxInput(session,"outlier_removal",value = TRUE)
})

df_data_filtered <- reactive({
  x <- createCashDiff(as.vector(df_data$data[,input$field_mapping]),input$percent_change)
  if (input$outlier_removal) x <- removeOutliers(x)
  x
})

output$Histogram <- renderPlotly({ plotDiff(df_data_filtered()) })

旁注：您在if (input$outlier_removal) 条件的两侧都执行完全相同的函数调用。这是否意味着您的createCashDiff 或removeOutliers 函数自己获得input$outlier_removal 值？我认为这将是一个糟糕的举动，原因有两个：

1. 类似的函数应该与在闪亮内部或外部使用无关，因此您可以在控制台/测试（非闪亮）环境中进行开发和测试。在函数内部嵌入对“反应性”（甚至只是input$）的依赖限制了函数的潜力；和

2. 一般而言，编写函数的良好做法包括确保它们永远不会尝试访问未 (a) 显式传递给它们或 (b) 在函数中定义（直接或通过另一个函数）的变量或对象称呼）。当您有一个函数访问其直接范围之外的变量时，测试和再现性会变得更加复杂，并且当它们行为不端时要排除故障会变得更加困难。