在Shiny中创建悬停信息框和响应下拉菜单

作者: 部落用户
发布时间: 2024-12-13 05:04:32 (1月前)
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一只特立独行的猪 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> 我从上述问题中了解到的是： <OL> <LI> 您想根据用户从上一个下拉菜单中选择的内容创建下一个下拉菜单。 </LI> <LI> 当鼠标悬停在绘图上的点上时，它将显示行值。 </LI> </醇> 所以，在这里，我将给你可重复的例子，我希望它对你有用。 <UL> <LI> 在这个例子中我使用的 兔子 </强> 来自图书馆的数据集的 MASS </强> 。 </LI> <LI> 要过滤下一个下拉菜单的数据，我使用的 过滤 </强> 来自图书馆的 dplyr </强> （见第30行）。 </LI> <LI> 我用的 反应性表达 </强> 管理下一个下拉菜单（见行 29）。 </LI> <LI> 我用的 nearPoints（） </强> 管理悬停点（见第55行）。 </LI> </UL> <pre> <code> library(shiny) library(MASS) library(dplyr) library(ggplot2) ui <- fluidPage( titlePanel("Rabbit dataset from MASS library"), fluidRow( column(4, selectInput("var", "Animal:", unique(sort(Rabbit$Animal)))), column(4, uiOutput("selected_var")), column(4, uiOutput("selected_var1")), column(12, plotOutput("selected_var2", hover = "plot_hover")), column(12, verbatimTextOutput("info")) ) ) server <- function(input, output) { ###FILTER NEXT DROPDOWN MENU BASED ON PREVIOUS SELECTED BY USER dataset3 <- reactive({ unique(Rabbit %>% filter(Animal == input$var) %>% select(Treatment)) }) output$selected_var <- renderUI({ selectInput("var1", "Treatment:", c(dataset3())) }) dataset4 <- reactive({ Rabbit %>% filter(Animal == input$var) %>% filter(Treatment == input$var1) %>% select(Run) }) output$selected_var1 <- renderUI({ selectInput("var2", "Run:", c(dataset4())) }) #### output$selected_var2 <- renderPlot({ ggplot(Rabbit %>% filter(Animal == input$var) %>% filter(Treatment == input$var1) %>% filter(Run == input$var2), aes(x = BPchange, y = Dose)) + geom_point() }) ###HOVER POINT USING nearPoints() output$info <- renderPrint({ nearPoints(Rabbit %>% filter(Animal == input$var) %>% filter(Treatment == input$var1) %>% filter(Run == input$var2), input$plot_hover) }) } shinyApp(ui = ui, server = server) </code> </pre> </DIV>

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哈哈哈哈 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> 将来，请确保您共享一个可重现的示例:) 由于您的代码不可复制，请在下面找到您可以理解并适应您的情况的内容。 关于你的第一个问题，如果我理解正确，你想以编程方式生成一个下拉列表（ <code> selectInput </code> ）这是完全可行的。 <code> *Input </code> 实质上，s只是您可以动态生成的HTML内容，就像您的情节一样。你这样做 <code> uiOutput </code> （在你的ui中）和 <code> renderUI </code> 在你的服务器上。 <pre> <code> library(shiny) ui <- fluidPage( selectInput("dataset", "Select a dataset", choices = c("cars", "mtcars")), uiOutput("column"), # dynamic column selector verbatimTextOutput("selected_column") ) server <- function(input, output, session){ data <- reactive({ if(input$dataset == "cars") return(cars) else return(mtcars) }) output$column <- renderUI({ # build your selectInput as you normally would selectInput("column_selector", "Select a column", choices = colnames(data())) }) output$selected_column <- renderPrint({ # use input$column_selector! print(input$column_selector) }) } shinyApp(ui, server) </code> </pre> 关于你的第二个问题，你想要的是一个互动情节。有许多软件包可以让你在R和Shiny中做到这一点。以下是一些示例，绝不是一个全面的列表： <UL> <LI> <a href="https://plot.ly/r/" rel="nofollow noreferrer"> plotly </A> 这也可以让你的ggplot2图表互动 </LI> <LI> <a href="http://jkunst.com/highcharter/" rel="nofollow noreferrer"> highcharter </A> 另一个很好的，经过良好测试 </LI> <LI> <a href="https://echarts4r.john-coene.com/" rel="nofollow noreferrer"> echarts4r </A> R的ECharts </LI> <LI> <a href="https://dreamrs.github.io/billboarder/index.html" rel="nofollow noreferrer"> billboarder </A> R和Shiny的billboard.js </LI> </UL> 以下是使用highcharter的示例。它们都在Shiny中遵循相同的原则，a <code> *Output </code> 功能加上一个 <code> render* </code> 功能。 <pre> <code> library(shiny) library(highcharter) ui <- fluidPage( highchartOutput("chart") ) server <- function(input, output, session){ output$chart <- renderHighchart({ hchart(mpg, "scatter", hcaes(x = displ, y = hwy, group = class)) }) } shinyApp(ui, server) </code> </pre> 的 编辑 </强> 关于闪烁错误的问题。你需要 要求 （ <code> req </code> ）所需的输入。在下面启动应用程序时，错误将闪烁，取消注释 <code> req(input$y) </code> 线，它会消失。 <pre> <code> library(shiny) ui <- fluidPage( uiOutput("sel"), plotOutput("plot") ) server <- function(input, output){ output$sel <- renderUI({ numericInput("y", "N:", value = 200, min = 5, max = 1000, step = 100) }) output$plot <- renderPlot({ # req(input$y) hist(runif(input$y, 1, 10)) }) } shinyApp(ui, server) </code> </pre> 从本质上讲，由于您的绘图依赖于动态生成输入的一小部分时间，因此在渲染时输入不可用， <code> req </code> 防止这种情况 </DIV>

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