通過多列中的值有效過濾R Shiny中的數據框

Question

我想知道一種有效的方法來進行以下操作。 在閃亮的應用中具有反應式dataframe() 。 我想有兩個反應式輸入（每個輸入有2個可能性TRUE或FALSE ），它們分別基於兩列中的值來對行進行子集化。 如果我只有一個輸入（和一列photos ），我會執行以下操作：

df<-reactive({
  df<-mydf
  if(input$myinput==FALSE)
  {
    df<-df[!df$photos=="",]
  }
  else{
    df
  }
}) 

問題是，如果我有兩個（或更多個）的輸入（和列），如果我使用嵌套的代碼將增長太多if與else內部的if與else在上面的例子中，以允許兩個4種可能性TRUE/FALSE投入。

編輯：可重現，使第二個輸入工作沒有太多的if和else ：

server <- function(input, output, session) { 
  df<-reactive({
    df<-iris
    if(input$Petalw==T)
    {
      df<-df[df$Petal.Width==0.2,]
    }
    else{
      df
    }
  }) 
  output$table <- DT::renderDataTable(
    DT::datatable(df(), options = list(searching = FALSE,pageLength = 25))
  )
}
ui <- navbarPage(
  title = 'Select values in two columns based on two inputs respectively',
  fluidRow(
    column(width = 3,
           checkboxInput("Petalw","PetalWithIs0.2",T),
           checkboxInput("PetalL","PetalLengthis1.4",T)
    ),
    column(9,
  tabPanel('Table',       DT::dataTableOutput('table'))
  )
  )
)
shinyApp(ui, server) 

Answer 1

您可以通過input[[inputName]]訪問輸入，其中inputName是輸入的名稱（例如“ Sepal.Length-7.9”）。 然后您可以通過檢查所有輸入

if(input[[inputName]]){
   split <- strsplit(inputName, "-")[[1]]
   name <- split[1]
   treshold <- as.numeric(split[2])
   global$filter[, inputName ==colnames(filter)] <- iris[name] == treshold
}else{
   global$filter[, inputName ==colnames(filter)] = TRUE
}

您可以使用renderUI()創建的輸入：

output$checkBoxes <- renderUI({
    lapply(inputNames, function(inputName) checkboxInput(inputName, inputName, FALSE))
  })

在示例中，我使用所有數字列的最大值。

完整代碼如下：

restr <- apply(iris, 2, max)[1:4]
inputNames <- paste(names(restr), restr, sep = "-") 
filter = sapply(inputNames, function(inputName) c(inputName = return(rep(TRUE, dim(iris)[1]))))


server <- function(input, output, session) { 
  global <- reactiveValues(filter = filter)

  df <- reactive({
      for(inputName in inputNames){
        if(!is.null(input[[inputName]])){
          isolate({
            if(input[[inputName]]){
              split <- strsplit(inputName, "-")[[1]]
              name <- split[1]
              treshold <- as.numeric(split[2])
              global$filter[, inputName ==colnames(filter)] <- iris[name] == treshold
            }else{
              global$filter[, inputName ==colnames(filter)] = TRUE
            }
          })
        }
      }
      iris[rowSums(global$filter) == 4, ]
    })


  output$checkBoxes <- renderUI({
    lapply(inputNames, function(inputName) checkboxInput(inputName, inputName, FALSE))
  })

  output$table <- DT::renderDataTable(
    DT::datatable(df(), options = list(searching = FALSE,pageLength = 25))
  )
}
ui <- navbarPage(
  title = 'Select values in two columns based on two inputs respectively',
  fluidRow(
    column(width = 3,
           uiOutput("checkBoxes")
    ),
    column(9,
           tabPanel('Table', DT::dataTableOutput('table'))
    )
  )
)
shinyApp(ui, server) 

Answer 2

您可以讓用戶為某一列選擇一個值，然后基於該值對數據進行子集處理，然后使用renderUI並使用其他列中的值生成動態selectInput下拉列表。

server <- function(input, output, session) { 
  df <- reactive({
    subset(iris, Petal.Width == input$Petalw)
  })

  # Extract list of Petal Lengths from selected data - to be used as a filter
  p.lengths <- reactive({
    unique(df()$Petal.Length)
  })

  # Filter based on Petal Length
  output$PetalL <- renderUI({
    selectInput("PetalLengthSelector", "PetalLength", as.list(p.lengths()))
  })

  # Subset this data based on the values selected by user
  df_1 <- reactive({
    foo <- subset(df(), Petal.Length == input$PetalLengthSelector)
    return(foo)
  })

  output$table <- DT::renderDataTable(
    DT::datatable(df_1(), options = list(searching = FALSE,pageLength = 25))
  )
}
ui <- navbarPage(
  title = 'Select values in two columns based on two inputs respectively',
  fluidRow(
    column(width = 3,
           selectInput("Petalw","PetalWidth", choices = unique(iris$Petal.Width)),
           uiOutput("PetalL")
    ),
    column(9,
           tabPanel('Table', DT::dataTableOutput('table'))
    )
  )
)
shinyApp(ui, server)