- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我需要创建有条件的 3 级选项卡,第一级或 tabPanel 包括三个选项卡“坚果”、“糖果”、“饮料”所以
level1<-list(DRINKS,SWEETS,NUTS)
二级或以一级为条件例如,选择 DRINKS 后,将是果汁、能量饮料、热饮第三个级别是在选择能量饮料到“powerhorse”、“redbull”之后
试过代码但不工作是这个
library(shiny)
library(reshape2)
library(dplyr)
hotdrinks<-list('hotdrinks'=list("tea","green tea"))
juices<-list('juices'=list("orange","mango") )
energydrinks<-list('energydrinks'=list("powerhorse","redbull"))
drinks<-list('drinks'=list(hotdrinks,juices,energydrinks))
biscuits<-list('bisc'=list("loacker","tuc"))
choc<-list('choc'=list("aftereight","lindt") )
gum<-list('gum'=list("trident","clortes") )
sweets<-list('sweets'=list(gum,juices,energydrinks))
almonds<-list('almonds'=list("salted","roasted") )
pistcio<-list('pistcio'=list("flavourd","roasted"))
nuts<-list('nuts'=list(almonds,pistcio))
all_products<-list(sweets,nuts,drinks)
mt<-melt(all_products)
mt2<-mt%>%mutate("Price"=c(23,34,23,23,54,32,45,23,12,56,76,34,62,12,98,43),
"Quantity"=c(10,20,26,22,51,52,45,23,12,56,76,55,62,12,98,43))
t1<-mt2[,c(5,3,1,8,7)]
t1
colnames(t1)<-c("CAT","PN","SP","Quantity","Price")
t2<-list(unique(t1$CAT))
t2
library(shiny)
server <- function(input, output,session) {
observe({print(input$t)})
observe({print(input$u)})
observe({print(input$v)})
t3<-t1%>%filter(t1$CAT==input$t)
print(t3)
t4<-list(unique(t3$PN))
print(t4)
t5<-t3%>%filter(t3$PN==input$r)
print(t5)
t6<-list(unique(t5$SP))
print(t6)
t7<-reactive({
t1%>%filter(t1$CAT==input$t,t1$PN==input$u,t1$SP==inptut$v)
print(t7())
})
output$mytable <- DT::renderDataTable({
t7
})
lapply(1:5, function(j) {
DT::dataTableOutput("mytable")
})
}
ui <- pageWithSidebar(
headerPanel("xxx"),
sidebarPanel(),
mainPanel(
do.call(tabsetPanel, c(id='t',lapply(unlist(t2), function(i) {
tabPanel(
do.call(tabsetPanel, c(id='u',lapply(unlist(t4), function(i) {
tabPanel(
do.call(tabsetPanel, c(id='v',lapply(unlist(t6), function(i) {
tabPanel(DT::dataTableOutput("mytable")
)
})))
)
})))
)
})))
)
)
shinyApp(ui, server)
手动操作
hotdrinks<-list("tea","green tea")
juices<-list("orange","mango")
energydrinks<-list("powerhorse","redbull")
drinks<-list(hotdrinks,juices,energydrinks)
biscuits<-list("loacker","tuc")
choc<-list("aftereight","lindt")
gum<-list("trident","clortes")
sweets<-list(gum,juices,energydrinks)
almonds<-list("salted","roasted")
pistcio<-list("flavourd","roasted")
nuts<-list(almonds,pistcio)
all_products<-list(sweets,nuts,drinks)
choc<-
tabsetPanel(
tabPanel("aftereight"),
tabPanel("lindt")
)
bisc<-
tabsetPanel(
tabPanel("loacker"),
tabPanel("tuc")
)
gm<-
tabsetPanel(
tabPanel("trident"),
tabPanel("clortes")
)
hdrinks<-
tabsetPanel(
tabPanel("tea"),
tabPanel("green tea")
)
jcs<-
tabsetPanel(
tabPanel("orange"),
tabPanel("mango")
)
ngdrinks<-
tabsetPanel(
tabPanel("powerhorse"),
tabPanel("redbull")
)
al<-
tabsetPanel(
tabPanel("salted"),
tabPanel("roasted")
)
pst<-
tabsetPanel(
tabPanel("flavourd"),
tabPanel("roasted")
)
runApp(list(
ui = shinyUI( fluidPage(
sidebarLayout(
sidebarPanel(width = 2),
mainPanel(tabsetPanel(id='conditioned',
tabPanel("sweets",value=1,
tabsetPanel(
tabPanel("biscuits",
tabsetPanel(bisc)),
tabPanel("choc",
tabsetPanel(choc)),
tabPanel("gum",
tabsetPanel(gm))
)),
tabPanel("nuts",value=2,
tabsetPanel(
tabPanel("almonds",
tabsetPanel(al)),
tabPanel("pistcio",
tabsetPanel(pst))
)),
tabPanel("drinks",value=3,
tabsetPanel(
tabPanel("hotdrinks",
tabsetPanel(hdrinks)),
tabPanel("juices",
tabsetPanel(jcs)),
tabPanel("energydrinks",
tabsetPanel(ngdrinks))
))
))
))),
server = function(input, output, session) {}
))
如您所见,这种方法很容易出错,在此先感谢您。
最佳答案
hotdrinks<-list("tea","green tea")
juices<-list("orange","mango")
energydrinks<-list("powerhorse","redbull")
drinks<-list("hotdrinks"=hotdrinks, "juices"=juices, "energydrinks"=energydrinks)
lst_drinks <- lapply(seq_along(drinks),
#browser()
#create 2nd level, tab name with the corresponding 3rd level list
function(x) tabPanel(names(drinks[x]),
#create tabsetPanel for hdrinks, jcs, ngdrinks level i.e. 3rd level
do.call("tabsetPanel",
lapply(drinks[[x]], function(y) tabPanel(y))
)
)
)
hdrinks<-
tabsetPanel(
tabPanel("tea"),
tabPanel("green tea")
)
jcs<-
tabsetPanel(
tabPanel("orange"),
tabPanel("mango")
)
ngdrinks<-
tabsetPanel(
tabPanel("powerhorse"),
tabPanel("redbull")
)
runApp(list(
ui = shinyUI(fluidPage(
sidebarLayout(
sidebarPanel(width = 2),
mainPanel(tabsetPanel(id='conditioned',
tabPanel("drinks",value=3,
tabsetPanel(
tabPanel("hotdrinks",
#No need for tabsetPanel as hdrinks already has one, therefore I removed it in lapply
tabsetPanel(hdrinks)),
tabPanel("juices",
tabsetPanel(jcs)),
tabPanel("energydrinks",
tabsetPanel(ngdrinks))
)),
tabPanel("drinks-test",
do.call("tabsetPanel", lst_drinks))
))
))),
server = function(input, output, session) {}
))
完整解决方案
hotdrinks<-list("tea","green tea")
juices<-list("orange","mango")
energydrinks<-list("powerhorse","redbull")
drinks<-list("hotdrinks"=hotdrinks,"juices"=juices,"energydrinks"=energydrinks)
biscuits<-list("loacker","tuc")
choc<-list("aftereight","lindt")
gum<-list("trident","clortes")
sweets<-list("gum"=gum,"biscuits"=biscuits,"choc"=choc)
all <- list("drinks"=drinks, "sweets"=sweets)
all_lst <- lapply(seq_along(all), function(z) tabPanel(names(all)[z],
do.call("tabsetPanel",
lapply(seq_along(all[[z]]), function(x) tabPanel(names(all[[z]][x]),
do.call("tabsetPanel",
lapply(all[[z]][[x]], function(y) tabPanel(y, DT::dataTableOutput(y)))
)
)
)
)
)
)
runApp(list(
ui = shinyUI(fluidPage(
sidebarLayout(
sidebarPanel(width = 2),
mainPanel(do.call("tabsetPanel", c(id='conditioned', all_lst)))
))),
server = function(input, output, session) {
observe({
nms = unlist(all)
names(nms) <- sub('\\d', '', names(nms))
for(i in seq_along(nms)){
#browser()
local({
nm = nms[i]
CAT_var = unlist(strsplit(names(nm), '\\.'))[1]
PN_var = unlist(strsplit(names(nm), '\\.'))[2]
SP_var = nm[[1]]
output[[SP_var]] <- DT::renderDataTable({filter(t1, CAT==CAT_var, PN==PN_var, SP==SP_var)})
})
}
})
}
))
关于r - 在 R shiny 中,如果我们有 3 个级别的列表,如何自动或基于函数 tabPanel?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59079852/
我正在从 Stata 迁移到 R(plm 包),以便进行面板模型计量经济学。在 Stata 中,面板模型(例如随机效应)通常报告组内、组间和整体 R 平方。 I have found plm 随机效应
关闭。这个问题不符合Stack Overflow guidelines .它目前不接受答案。 想改进这个问题?将问题更新为 on-topic对于堆栈溢出。 6年前关闭。 Improve this qu
我想要求用户输入整数值列表。用户可以输入单个值或一组多个值,如 1 2 3(spcae 或逗号分隔)然后使用输入的数据进行进一步计算。 我正在使用下面的代码 EXP <- as.integer(rea
当 R 使用分类变量执行回归时,它实际上是虚拟编码。也就是说,省略了一个级别作为基础或引用,并且回归公式包括所有其他级别的虚拟变量。但是,R 选择了哪一个作为引用,以及我如何影响这个选择? 具有四个级
这个问题基本上是我之前问过的问题的延伸:How to only print (adjusted) R-squared of regression model? 我想建立一个线性回归模型来预测具有 15
我在一台安装了多个软件包的 Linux 计算机上安装了 R。现在我正在另一台 Linux 计算机上设置 R。从他们的存储库安装 R 很容易,但我将不得不使用 安装许多包 install.package
我正在阅读 Hadley 的高级 R 编程,当它讨论字符的内存大小时,它说: R has a global string pool. This means that each unique strin
我们可以将 Shiny 代码写在两个单独的文件中,"ui.R"和 "server.R" , 或者我们可以将两个模块写入一个文件 "app.R"并调用函数shinyApp() 这两种方法中的任何一种在性
我正在使用 R 通过 RGP 包进行遗传编程。环境创造了解决问题的功能。我想将这些函数保存在它们自己的 .R 源文件中。我这辈子都想不通怎么办。我尝试过的一种方法是: bf_str = print(b
假设我创建了一个函数“function.r”,在编辑该函数后我必须通过 source('function.r') 重新加载到我的全局环境中。无论如何,每次我进行编辑时,我是否可以避免将其重新加载到我的
例如,test.R 是一个单行文件: $ cat test.R # print('Hello, world!') 我们可以通过Rscript test.R 或R CMD BATCH test.R 来
我知道我可以使用 Rmd 来构建包插图,但想知道是否可以更具体地使用 R Notebooks 来制作包插图。如果是这样,我需要将 R Notebooks 编写为包小插图有什么不同吗?我正在使用最新版本
我正在考虑使用 R 包的共享库进行 R 的站点安装。 多台计算机将访问该库,以便每个人共享相同的设置。 问题是我注意到有时您无法更新包,因为另一个 R 实例正在锁定库。我不能要求每个人都关闭它的 R
我知道如何从命令行启动 R 并执行表达式(例如, R -e 'print("hello")' )或从文件中获取输入(例如, R -f filename.r )。但是,在这两种情况下,R 都会运行文件中
我正在尝试使我当前的项目可重现,因此我正在创建一个主文档(最终是一个 .rmd 文件),用于调用和执行其他几个文档。这样我自己和其他调查员只需要打开和运行一个文件。 当前设置分为三层:主文件、2 个读
关闭。这个问题不符合Stack Overflow guidelines .它目前不接受答案。 想改进这个问题?将问题更新为 on-topic对于堆栈溢出。 5年前关闭。 Improve this qu
我的 R 包中有以下描述文件 Package: blah Title: What the Package Does (one line, title case) Version: 0.0.0.9000
有没有办法更有效地编写以下语句?accel 是一个数据框。 accel[[2]]<- accel[[2]]-weighted.mean(accel[[2]]) accel[[3]]<- accel[[
例如,在尝试安装 R 包时 curl作为 usethis 的依赖项: * installing *source* package ‘curl’ ... ** package ‘curl’ succes
我想将一些软件作为一个包共享,但我的一些脚本似乎并不能很自然地作为函数运行。例如,考虑以下代码块,其中“raw.df”是一个包含离散和连续类型变量的数据框。函数“count.unique”和“squa
我是一名优秀的程序员,十分优秀!