R-shiny：如何添加滑块来过滤数字输入？

Question

所以我正在使用 mpg 数据集来练习我的 R-shiny 技能，但是我遇到了一个问题。

我想写一个应用程序，我可以选择不同的变量来制作图形，如果它至少涉及一个离散变量，那么我画一个geom_boxplot，否则我就画一个geom_point。

现在我想添加一个滑块来过滤数字输入，但是如何？

我的 ui.R 看起来像这样：

library(shiny)

shinyUI(fluidPage(

  # Application title
  titlePanel("Old Faithful Geyser Data"),

  # Sidebar with a slider input for number of bins
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      selectInput(inputId = "var1",
                  label = "Choose x variable",
                  choices = 
                    names(mpg)
      ),
      selectInput(inputId = "var2",
                  label = "Choose y variable",
                  choices = 
                    names(mpg))
      ),

    # Show a plot of the generated distribution
  mainPanel(
      plotOutput("distPlot")
    )
  )
))

并且 我的 server.R 看起来像这样：

server <- function(input,output){

output$distPlot <- renderPlot({

# browser()

if(typeof(mpg[[input$var1]]) == "character")
{
  ggplot(mpg) +
    xlab(input$var1) +
    ylab(input$var2) +
    ggtitle(paste("Plot", input$var1, "vs", input$var2)) +
    geom_boxplot(mapping =
      aes_string(x = input$var1,
                 y = input$var2))
}

else
{
  ggplot(mpg) +
    xlab(input$var1) +
    ylab(input$var2) +
    ggtitle(paste("Plot", input$var1, "vs", input$var2)) +
    geom_point(mapping =
      aes_string(x = input$var1,
                 y = input$var2))
}
})
}

现在，如何添加滑块来过滤数字输入？

我是新手，请帮帮我。 非常感谢

Answer 1

很抱歉，我没有时间将此演示充实为更好的示例，但希望这将向您展示方法：

library(shiny)
library(ggplot2)
library(magrittr)
ui <- fluidPage(

  # Application title
  titlePanel("Optional Numeric Slider Demo"),


  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      selectInput(inputId = "var1",
                  label = "Choose x variable",
                  choices = 
                    names(mpg)
      ),
                       uiOutput('Var1Slider'),

                      br(),
      selectInput(inputId = "var2",
                  label = "Choose y variable",
                  choices = 
                    names(mpg)[sapply(mpg,class)=="character"])
    ),

    mainPanel(
      plotOutput("distPlot")
    )
  )
)

server <- function(input,output){

  output$distPlot <- renderPlot({


    if(typeof(mpg[[input$var1]]) == "character")
    {
      ggplot(mpg) +
        xlab(input$var1) +
        ylab(input$var2) +
        ggtitle(paste("Plot", input$var1, "vs", input$var2)) +
        geom_boxplot(mapping =
                       aes_string(x = input$var1,
                                  y = input$var2))
    }

    else
    {
      mpg %>%
        dplyr::filter(get(input$var1)>input$Var1Slide[1]) %>%
        dplyr::filter(get(input$var1)<input$Var1Slide[2]) %>%
      ggplot() +
        xlab(input$var1) +
        ylab(input$var2) +
        ggtitle(paste("Plot", input$var1, "vs", input$var2)) +
        geom_point(mapping =
                     aes_string(x = input$var1,
                                y = input$var2))
    }
  })
  output$Var1Slider <- renderUI({

    if(typeof(mpg[[input$var1]]) == "character"){
      return(NULL)
    }else{
    sliderInput('Var1Slide',
                label=paste("selected:",input$var1),
                min=min(mpg[[input$var1]]),
                max=max(mpg[[input$var1]]),
                value=c(min(mpg[[input$var1]]),max(mpg[[input$var1]])),
                step = 1)}
  })
}

# Run the application 
shinyApp(ui = ui, server = server)

关键点是使用renderUI 和uiOutput 将计算转移到服务器端。我还在数字图形代码中添加了一条线以显示如何使用输入（即使此时编辑是无意义的）。让我知道是否有任何不清楚的地方。

编辑：我已更改此示例，以便滑块值实际过滤进入绘图的数据。