如何解决在 Shiny App 中为多个反应式 DF 创建通用过滤器
我正在构建一个需要显示多个表的仪表板,每个表都有一个选项卡。数据都是相关的,我想要通用过滤器,应用时将过滤所有表。举一个简单的例子,假设我有以下汽车经销商的表格,其中包含有关客户、他们的车辆以及在车辆上执行的服务的信息:
客户 | 邮政编码 | 年龄 |
---|---|---|
梅森 | 14350 | 44 |
多尔 | 14352 | 25 |
罗杰斯 | 14358 | 60 |
车辆 ID | 型号 | 年 | 客户 |
---|---|---|---|
355 | 翼豹 | 2015 | 梅森 |
1324 | 林务员 | 2020 | 多尔 |
121 | 凯美瑞 | 2018 | 罗杰斯 |
服务 ID | 服务 | 车辆 ID |
---|---|---|
1 | 换油 | 355 |
2 | 刹车 | 355 |
3 | 传感器更换 | 355 |
4 | 换油 | 1324 |
5 | 刹车 | 121 |
我的目标是在 Shiny 应用程序的自己的选项卡中将这些表中的每一个显示为数据表。然后我想要基于关系过滤所有表的通用过滤器。例如,如果我将服务表过滤到换油,我希望服务表只过滤到换油,但也希望车辆和客户表根据车主/车辆是否满足换油标准进行过滤。
实现这一目标的最佳方法是什么?我试图动态地循环遍历这些数据集,并为每个数据集创建一个反应数据框以及一个输出表,但我正在努力解决如何同时将过滤器应用于所有数据框的问题。在通过为每个视图/框架选择特定列来创建视图的情况下,创建一个大型数据框架是否是更好的选择?
解决方法
library(tidyverse)
library(shiny)
customer <-
tribble(
~Customer,~Zip_Code,~Age,'Mason',14350,44,'Dole',14352,25,'Rogers',14358,60
)
vehicle <-
tribble(
~Vehicle_ID,~Model,~Year,~Customer,355,'Impreza',2015,1324,'Forester',2020,121,'Camry',2018,'Rogers'
)
service <-
tribble(
~Service_ID,~Service,~Vehicle_ID,1,'Oil Change',2,'Brakes',3,'sensor replacement',4,5,121
)
ui <- fluidPage(
sidebarLayout(
sidebarPanel(selectInput('filter_global','Select Service',choices = unique(service$Service),selected = NULL)),mainPanel(tabsetPanel(
tabPanel('Service',tableOutput({'service_table'})),tabPanel('Vehicle',tableOutput({'vehicle_table'})),tabPanel('Customer',tableOutput({'customer_table'})) )
)
)
)
server <- function(input,output,session) {
reactive_service <- reactive({filter(service,Service == input$filter_global )})
output$service_table <- renderTable({reactive_service()})
#semi join for keeping only one table but match the key
reactive_vehicle <- reactive({semi_join(vehicle,reactive_service(),by = 'Vehicle_ID')})
output$vehicle_table <- renderTable({reactive_vehicle()})
reactive_customer <- reactive({semi_join(customer,reactive_vehicle())})
output$customer_table <- renderTable({reactive_customer()})
}
shinyApp(ui,server)
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