dplyr 和 shiny 的非标准评估

Question

我希望在闪亮的应用程序中将变量名称传递给 dplyr 时，有人可以帮助我进行非标准评估。我的意图是能够选择要传递给函数select 和top_n 的变量。我知道 select 函数有一个等效的 select_ 用于 NSE，但我也在努力让它在闪亮的应用程序中工作。

我在下面包含了一个示例，其中有两行注释行，这些行是我希望开始工作的。第一个注释行旨在从输出表中删除由input$var_to_rank 标识的列，而第二个注释行（使用top_n）应设置要显示的排名靠前的行数，以及这些排名所基于的列。

library(shiny)
library(dplyr)
data(iris)

shinyApp(
  ui = basicPage(
selectInput("species", "species", choices = levels(iris$Species)),
selectInput("var_to_drop", "Variable to drop", choices = names(iris)[3:4]),
selectInput("var_to_rank", "Variable to rank", choices = names(iris)[1:2]),
numericInput("n.obs", "Top N", 5),

    tableOutput("table")
),

server = function(input, output) {


output$table <- renderTable({

  iris %>% 
    filter(Species == input$species) %>%
  # select_(quote(-input$var_to_drop)) %>%
    top_n(5, Sepal.Length)
  # top_n(n.obs, input$var_to_rank)
  })
}
)

如果这个问题在别处得到解答，非常感谢您的帮助和道歉。

Answer 1

解决您的第一个问题：这就是您如何使用 NSE 实现您想要的目标

select_(lazyeval::interp(~ -var, var = as.name(input$var_to_drop)))

可能有更简单/更短的方法，但这可行。我知道如果你想包含而不是删除列，它可以更简单，我无法找出与-一起使用的更短代码

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对于你的第二个问题，你可以像这样达到和top_n一样的效果

cutoff <- iris %>% .[[input$var_to_rank]] %>% sort %>% rev %>% .[input$n.obs]
iris %>% filter_(lazyeval::interp(~ var >= cutoff, var = as.name(input$var_to_rank)))

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为了完整起见，我将原始答案留给第二个问题：
对于您的第二个问题，这是一个工作方式略有不同的解决方案。我不确定这是否是你想要的。使用 top_n(5) 可能会返回超过 5 行，所以我正在做类似的事情，但确保只返回 5 行

iris %>% arrange_(input$var_to_rank) %>% tail(input$n.obs)