高图表 map 中的格式工具提示用于动态变量，一些使用逗号，另一些使用百分比

Question

我已经写了一个 function 来将数据提取到一个高容量的 cloropleth map 中。 我很难弄清楚如何格式化输入 map 的值，具体取决于它们是计数（需要带逗号且没有小数位的格式）还是百分比（需要乘以 100 和 % 符号）添加为前缀）

function 接受 dataframe x 并选择与分配给所需变量的 label 对应的变量，该变量提供为 y。 在此表示中，您可以将“计数”更改为“百分比”以更改 map。 在我的实际仪表板中，map 根据通过使用 flexdashboard 的下拉输入选择器选择的变量 label 动态变化。

我认为解决方案应该是在 hc_tooltip() 中创建一个 if 语句，如果值 > 1，则应用不带小数的逗号格式，或者将值乘以 100，如果值 < 1，则添加 % 前缀。

我已经尝试阅读 highcharter 文档以试图弄清楚这一点，但我的正式编程培训确实为零，并且不知道任何 javascript 所以我很难理解 highcharter 文档。 似乎可以做到的一种方法是在 hc_tooltip() 中使用 JS function，类似于 hc_tooltip(formatter = JS("function() {})。我不知道如何引用 {point .value} 在像这样的 function 中。我发现一些 stackoverflow 帖子似乎与我的问题相似，但我不明白如何修改我的代码以使其工作。我一直试图理解的一篇文章是这个吗： Rshiny 中高图表中的工具提示内容

在将它们传递给 map 之前，我尝试在 dataframe 中的适当值上使用 scales::percent() 和 scales::comma() （就像在创建 df 之后一样），但看起来 hc_add_series_map() 不喜欢当变量以这种方式传递时。

请帮助我了解如何解决此问题或提供我可以用来理解的解决方案。 在我学习 R 编码的短时间内，我认为这可能是我一直在努力的最长时间的事情，我现在感到很沮丧，因为我无法弄清楚这一点。

library(tidyverse) 
library(utils) 
library(stats) 
library(labelled)
library(highcharter)
library(shiny) 
library(expss)

x<- structure(list(state = structure(c("Alabama", "Alaska", "Arizona", 
                                       "Arkansas", "California", "Colorado", "Connecticut", "Delaware", 
                                       "District Of Columbia", "Florida", "Georgia", "Hawaii", "Idaho", 
                                       "Illinois", "Indiana", "Iowa", "Kansas", "Kentucky", "Louisiana", 
                                       "Maine", "Maryland", "Massachusetts", "Michigan", "Minnesota", 
                                       "Mississippi", "Missouri", "Montana", "Nebraska", "Nevada", "New Hampshire", 
                                       "New Jersey", "New Mexico", "New York", "North Carolina", "North Dakota", 
                                       "Ohio", "Oklahoma", "Oregon", "Pennsylvania", "Rhode Island", 
                                       "South Carolina", "South Dakota", "Tennessee", "Texas", "Utah", 
                                       "Vermont", "Virginia", "Washington", "West Virginia", "Wisconsin", 
                                       "Wyoming"), label = "State"), count = structure(c(88972, 18217, 
                                                                                         99224, 43942, 451964, 79864, 74454, 20558, 24895, 327488, 140264, 
                                                                                         28621, 26095, 204099, 127416, 59616, 60374, 72304, 62918, 27603, 
                                                                                         86983, 147895, 149864, 116927, 48100, 119469, 18994, 32954, 48781, 
                                                                                         24601, 137461, 29405, 382436, 143585, 15428, 229085, 49448, 68338, 
                                                                                         229429, 25817, 72222, 18926, 107276, 350382, 36801, 20696, 109693, 
                                                                                         108594, 34110, 105354, 8107), label = "Count"), pctState = structure(c(0.0174, 
                                                                                                                                                                0.0036, 0.0194, 0.0086, 0.0883, 0.0156, 0.0146, 0.004, 0.0049, 
                                                                                                                                                                0.064, 0.0274, 0.0056, 0.0051, 0.0399, 0.0249, 0.0117, 0.0118, 
                                                                                                                                                                0.0141, 0.0123, 0.0054, 0.017, 0.0289, 0.0293, 0.0229, 0.0094, 
                                                                                                                                                                0.0234, 0.0037, 0.0064, 0.0095, 0.0048, 0.0269, 0.0057, 0.0748, 
                                                                                                                                                                0.0281, 0.003, 0.0448, 0.0097, 0.0134, 0.0448, 0.005, 0.0141, 
                                                                                                                                                                0.0037, 0.021, 0.0685, 0.0072, 0.004, 0.0214, 0.0212, 0.0067, 
                                                                                                                                                                0.0206, 0.0016), label = "Percent")), row.names = c(NA, -51L), class = "data.frame")

y<- "Count". #change y to "Percent" to get the other value in the dataframe for display

get_map <- function(x, y){
  data("usgeojson")
 
  z<- look_for(x, y, details= FALSE, labels = TRUE,
               ignore.case = FALSE)
  a<- z$variable
  
  df<- x %>%
    select(all_of(a))
  
  metric1<- y
  value1<-  colnames(df)
 
  highchart() %>%
    hc_add_series_map(usgeojson, x,
                      name = metric1,
                      value = value1,
                      joinBy = c("woename", "state"))%>%
    hc_mapNavigation(enabled = T) %>%
    hc_tooltip(pointFormat = "{point.value}"
               ) %>%
    hc_colorAxis(min= min(df),
                 max= max(df),
                 startOnTick= FALSE,
                 endOnTick= FALSE)
}

get_map(x, y)

Answer 1

我终于想通了。 上周花了很多时间，但现在可以了。 解决方案有两个部分。 一部分是在输入 function 之前将 highcharter 的格式化指令添加到我的仪表板，以使用千位分隔符格式化值

lang<-getOption("highcharter.lang")
lang$thousandsSep<-","
options(highcharter.lang = lang)

第二部分是用一些 ifelse 语句重写我的 function 以将 dataframe 分成需要按百分比格式化的变量和不需要格式化的变量。

get_map <- function(x, y){
  data("usgeojson")
  
  z<- look_for(x, y, details= FALSE, labels = TRUE,
               ignore.case = FALSE)
  a<- z$variable
  
  df<- x %>%
    select(all_of(a))
  
  decimals<-ifelse(mean(df[,1])>1,0,1)
  
  df[1]<-ifelse(mean(df[,1])>1,df[1],df[1]*100)    
  df[2]<-x[1]
  
  value1<-  colnames(df[1])
  highchart() %>%
    hc_add_series_map(usgeojson, df,
                      name = y,
                      value = value1,
                      joinBy = c("woename", "state"))%>%
    hc_mapNavigation(enabled = T) %>%
    hc_tooltip(valueDecimals= decimals,valueSuffix=ifelse(mean(df[,1])>100 | value1== "popratio","","%")
    ) %>% 
    hc_colorAxis(min= min(df[1]),
                 max= max(df[1]),
                 startOnTick= FALSE,
                 endOnTick= FALSE)
}

最终它实际上并不需要任何 JS function，尽管我想它仍然可以通过这种方式解决。 很难弄清楚 highcharter 设置并将它们转换为适用于 R 的语法。