如何通过合并 csv 文件创建数据框，然后基于它创建闪亮的应用程序？

Question

我有一个可能很愚蠢的问题，但我只是想创建我的第一个 R 闪亮应用程序。我正在考虑编写一个代码，其中将读取 2 个单独的 csv 文件，然后将其组合成一个数据帧。在组合它们之前，我需要在每个数据框中添加几列，如代码所示。所以我想我可以在 ui 和服务器之外操作数据，然后创建应用程序，允许用户选择他们想要在每个轴上绘制的内容。闪亮部分之外的代码的第一部分工作正常，我得到了所需的组合数据框。但是，当我运行代码时，似乎没有创建数据框，因此我最终得到了一个空界面。

任何帮助将不胜感激！附上我有一张 csv 文件中列的图片，第二个 csv 文件类似。

shop1.csv

library(tidyverse)
library(shiny)

twofiles<-c("shop1.csv","shop2.csv")

shop_list<-lapply(twofiles, read.csv, header=TRUE, sep=",")

shop_list<- lapply(seq_along(shop_list), function(i){

df <- shop_list[[i]]
df<-transform(df,ratio1=price_apples/price_pears)
df<-transform(df,ratio2=price_apples/price_cherries)
df<-transform(df,datano=i)
})

finaldata <- do.call(rbind, shop_list)
finaldata$datano <- factor(finaldata$datano)


ui<-fluidPage(

titlePanel("Shops plots"),

sidebarMenu(

selectInput(inputId = "x", label = "Select x-axis:",
            choices = c("Year"="year","Hour"="hour"), selected="year"),

selectInput(inputId = "y", label = "Select y-axis:",
            choices = c("Ratio 1"="ratio1","Ratio 2"="ratio2"),selected="ratio1"),

mainPanel(
  plotOutput("plot")
)
)
)


server<-function(input, output) {


output$plot <-renderPlot({

ggplot(finaldata, aes(x=input$x, y=input$y, group=datano, color = datano)) +
  geom_line()

})
}

shinyApp(ui=ui, server=server)

Answer 1

对于 cmets 来说太长了：

这是mtcars 数据集的示例代码：

您必须在ggplot 中使用aes_string 而不是aes。

数据框操作，包括加载等。应该在服务器端完成。

另一件事是group=datano 和color=datano 也可能容易出现问题。在这里试试yourdataframe$datano

library(shiny)
library(dplyr)
library(ggplot2)

ui<-fluidPage(
  
  titlePanel("XXX"),
  
  sidebarMenu(
    
    selectInput(inputId = "x", label = "Select x-axis:",
                choices = c("mpg"="mpg","disp"="disp"), selected="mpg"),
    
    selectInput(inputId = "y", label = "Select y-axis:",
                choices = c("hp"="hp","drat"="drat"),selected="hp"),
    
    mainPanel(
      plotOutput("plot")
    )
  )
)

server<-function(input, output,session) {
  
  output$plot <-renderPlot({
    
    ggplot(finaldata, aes_string(x=input$x, y=input$y, group=mtcars$cyl, color = mtcars$cyl)) +
      geom_line()
    
  })
}

shinyApp(ui=ui, server=server)

Answer 2

我认为您遇到的问题与框架无关，而是与ggplot2 的编程使用有关。一般来说，查看ggplot2 和quasiquotation，您会发现自己陷入了您认为永远不需要（或者说从不知道您会需要，老实说）的 NSE（非标准评估）机制的泥潭中.

我可以用这个简单的不闪亮的例子来复制一些不工作的地方。

library(ggplot2)
input <- list(x = "mpg", y = "disp")

这会产生错误的图表，只是一个点：

ggplot(mtcars, aes(x=input$x, y=input$y)) + geom_point()

但是如果你切换到这个，它应该可以工作：

ggplot(mtcars, aes(x=!!sym(input$x), y=!!sym(input$y))) + geom_point()

也就是说，使用!!sym(input$x) 而不仅仅是input$x（以及您将放置在aes(...) 中的任何其他内容。

如果您好奇的话，旧的（软件已弃用）解决方案是使用 aes_string，它仍然有效（但我不知道能持续多久）：

ggplot(mtcars, aes_string(x=input$x, y=input$y)) + geom_point()

---

旁注：

• 我认为将您的数据读取为更直接（并且代码更简单）：

  twofiles <- setNames(nm = c("shop1.csv","shop2.csv"))
  shop_list <- lapply(twofiles, read.csv, header=TRUE, sep=",")
  finaldata <- transform(
    dplyr::bind_rows(shop_list, .id = "datano"),
    ratio1 = price_apples/price_pears,
    ratio2 = price_apples/price_cherries,
    datano = factor(datano)
  )
  

  虽然您已经提取了所有 tidyverse，但您不妨切换到 dplyr 方法……这并不是说它在这里给您带来了很多好处。