r - 用于多个 renderPlot 函数的过滤数据框

Question

我有一个 Shiny 的应用程序，它使用响应式(Reactive)表达式来响应用户从下拉列表中选择一个值。

然后，所选的值将用作数据框的过滤条件。

如果我想创建两个不同的相同过滤数据框的图，我是否必须调用 react 表达式两次，每个renderPlot函数一次(如下面的示例代码)，或者是否有一种方法可以存储过滤数据框的结果以供不同的 renderPlot 调用使用？

server.R

library(shiny)
library(dplyr)
library(ggplot2)

shinyServer(function(input, output) {

    ## create dummy data
    set.seed(1)
    location <- c("locA", "locB", "locC")
    location <- sample(location, 20, replace=TRUE)
    service <- c("serviceA", "serviceB")
    service <- sample(service, 20, replace=TRUE)
    person <- c("A", "B")
    person <- sample(person, 20, replace=TRUE)
    value <- runif(20, 0, 5)

    df <- data.frame(location, service, person, value)

    ## reactive to user input
    select <- reactive({
        input$select
    })

    ## plot 1
    output$plot1 <- renderPlot({
        ## filter data frame for use in first plot
        df <- df %>%
            filter(person==select())   ## select() - calls reactive expression

        ggplot(data=df, aes(x=location, y=value, fill=person)) +
            geom_bar(stat="identity")
    })    
    ## plot 2
    output$plot2 <- renderPlot({
        ## filter data frame for use in second plot 
        ## this is the same data as in plot1
        df <- df %>%
            filter(person==select())  ## select() - calls reactive expression

        ggplot(data=df, aes(x=location, y=value, fill=person)) +
        geom_bar(stat="identity") +
            facet_wrap(~service)
    })  
})

ui.R

library(shiny)

shinyUI(navbarPage("Test",
                   tabPanel("panel",
                            sidebarLayout(
                                sidebarPanel(
                                    selectInput("select", label="select", choices=c("A", "B"))
                                ),
                                mainPanel(
                                    plotOutput("plot1"),
                                    hr(),
                                    plotOutput("plot2")
                                    )
                                )
                            )
                   )
        )

这只是一个基本的例子；我的实际应用程序将在许多不同的图中使用相同的计算和过滤数据框，因此我希望它不必为每个图重新运行过滤条件。

因此信息流将是:

Select_Input > filter_data > (plot1, plot2, plot3, ... plotn)

Answer 1

您可以将数据框的过滤包装在 reactive 表达式中，并在绘图的每个数据参数中调用 filter_df():

  filter_df <- reactive({
    df %>%
      filter(person==select())
  })