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为什么用Shiny

Shiny让数据分析师写完分析与可视化代码后，稍微再花几十分钟，就可以把分析代码工程化，将分析成果快速转化为交互式网页分享给别人。所以，如果你是一名使用R的数据分析师，选择Shiny是非常明智的，因为它不需要你有新的技能，且开发起来实在太快。它跟通常我们了解的其他框架不一样：其他框架一般都是前后端分离，后端提供json，前端根据json绘图绘表，需要若干个程序员协同开发完成。然而这种可视化的小工具往往是得不到研发资源的支持，只能本数据分析师一人操刀前后端全包。

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＃一个时间序列数据可视化栗子

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library(shiny)
library(shinyjs)
library(DT)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(stringr)
library(ggplot2)
library(scales)
library(plotly)

run.sql <- function(sql, debug=FALSE) {
  if(debug==FALSE){
    df <- XXXXX # 自行定义函数，根据数据存储位置，执行SQL语句
  }
  else{
    # 测试数据
    group_id <- rep(1, nrow(economics))
    dt <- paste(as.character(economics$date), "00:00:00")
    df <- cbind(group_id, dt, economics)
  }
  return(df)
}

ui <- fluidPage(
  useShinyjs(),
  titlePanel("时间序列数据可视化工具"),
  # 第一部分：SQL命令提交界面
  div(id="download"，
      fluidRow(
        column(12,
               textOutput(outputId="download_info")
        )
      ),
      fluidRow(
        column(12, 
               HTML(
                 paste(‘<textarea id="sql_cmd" rows="10", cols="180">‘, 
                       "select * from xxxx limit 1000;",         
                       ‘</textarea>‘)
               )
        )
      ),
      fluidRow(
        column(12,
               actionButton(inputId="refresh_button", label="加载数据", icon=icon("submit")
               )
        )
      )
  ),
  
  
  shinyjs::hidden(
    div(id="table",
        # 第二部分：SQL命令执行结果显示
        hr(),
        dataTableOutput(outputId="sql_tab"),
        
        # 第三部分：可视化规则设置
        hr(),
        textOutput(outputId="tab_button_message"),
        sidebarLayout(
          div(id="table_tool",
              sidebarPanel(
                selectInput(inputId="group_fields", label="绘图分组字段", choices=NULL, selected=NULL, multiple=TRUE),
                selectInput(inputId="x_field", label="设置x轴字段，必须是日期时间", choices=NULL, selected=NULL, multiple=FALSE),
                selectInput(inputId="y_line_fields", label="设置y轴线图字段", choices=NULL, selected=NULL, multiple=TRUE),
                selectInput(inputId="y_point_fields", label="设置y轴点图字段", choices=NULL, selected=NULL, multiple=TRUE),
                selectInput(inputId="group_shape_field", label="设置点图形状字段", choices=NULL, selected=NULL, multiple=FALSE),
                actionButton(inputId="tab_button", label="显示分组表格", icon=icon("submit")),
                width=3
              )
          ),
          div(id="group_content",
              mainPanel(dataTableOutput(outputId="group_tab"),
                        width=9
              )
          )
        )
        )
  ),
  
  # 第四部分：可视化图形
  shinyjs::hidden(
    div(id = "plot",
        hr(),
        plotlyOutput(outputId="case_viewer", height="600px")
    )   
  )
  )

server <- function(input, output, session) {
  observe({
    # 检查SQL输入框
    if(is.null(input$sql_cmd) | input$sql_cmd == "") {
      shinyjs::disable("refresh_button")
    }
    else{
      shinyjs::enable("refresh_button")
    }
    # 检查可视化规则设置
    if (input$x_field == "" | (is.null(input$y_line_fields) & is.null(input$y_point_fields)) | is.null(input$group_fields)) {
      shinyjs::disable("tab_button")
    } else {
      shinyjs::enable("tab_button")
    }
  })
  
  # 执行SQL命令获取数据
  sql_data <- eventReactive(input$refresh_button, {
    cat(file=stderr(), "#### event log ####: refresh button clicked\n")
    shinyjs::disable("refresh_button")
    shinyjs::hide(id = "table", anim = TRUE)
    shinyjs::hide(id = "plot", anim = TRUE)
    res <- run.sql(input$sql_cmd, debug=TRUE)
    updateSelectInput(session, inputId="group_fields", choices=colnames(res))
    updateSelectInput(session, inputId="x_field", choices=colnames(res))
    updateSelectInput(session, inputId="y_line_fields", choices=colnames(res))
    updateSelectInput(session, inputId="y_point_fields", choices=colnames(res))
    updateSelectInput(session, inputId="group_shape_field", choices=c("无",colnames(res)), selected="无")
    shinyjs::enable("refresh_button")
    shinyjs::show(id = "table", anim = TRUE)
    shinyjs::hide(id = "group_content", anim = FALSE)
    return(res)
  })  
  
  # SQL命令执行状态
  output$download_info <- renderText({
    if(input$refresh_button == 0){
      message <- "请敲入SQL select查询语句，点击按钮提交"
    }
    else{
      message <- isolate({paste0("表格下载成功！总行数",  nrow(sql_data()), "，总列数", ncol(sql_data()), "，更新时间是", as.character(lubridate::now(), format="%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
      })
    }
    message
  })
  
  # 显示SQL执行结果
  output$sql_tab <- DT::renderDataTable({
    datatable(sql_data(), filter=‘top‘, selection=‘single‘)
  })
  
  # 获取绘图分组结果
  group_data <- eventReactive(input$tab_button, {
    cat(file=stderr(), "#### event log ####: tab button clicked\n")
    res <- sql_data() %>%
      select(one_of(input$group_fields)) %>%
      distinct()
    shinyjs::show(id="group_content", anim=TRUE)
    return(res)
  })
  
  output$tab_button_message <- renderText({
    if(input$tab_button == 0) {
      message <- "请在下方左侧设置数据可视化规则；
                 点击按钮后，下方右侧将以表格显示数据分组结果；
               点击表格的一行，将在下方绘制该行所指分组数据的图形"
    }
    else {
      message <- isolate({paste0("绘图分组数",  nrow(group_data()), "，更新时间是", as.character(lubridate::now(), format="%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
      })
    }
    message
  })
  
  # 显示绘图分组结果
  output$group_tab <- DT::renderDataTable({
    datatable(group_data(), filter=‘top‘, selection=‘single‘)
  })
  
  # 显示绘图
  observeEvent(input$group_tab_rows_selected, {
    cat(file=stderr(), paste0("#### event log ####: group table row ", input$group_tab_rows_selected, " clicked\n"))
    output$case_viewer <- renderPlotly({
      s <- input$group_tab_row_last_clicked
      cat(file=stderr(), "#### event log ####: table row", s, "clicked\n")
      p <- ggplot()
      filter_str <- isolate({str_c(group_data()[s, input$group_fields], collapse="_")}) # 使用_以配合unite方法
      target_plot_data <- sql_data() %>%
        unite_("new_var", input$group_fields, remove=FALSE) %>%
        filter(new_var==filter_str)
      
      if(length(input$y_line_fields) > 0) {
        target_plot_data$dt <- lubridate::ymd_hms(target_plot_data[,input$x_field], tz="UTC-8")
        line_df <- target_plot_data %>%
          tidyr::gather(col_name, thresh, one_of(input$y_line_fields)) %>%
          dplyr::mutate(thresh=as.numeric(thresh))
        p <- p + geom_line(data=line_df, aes(x=dt,y=thresh,color=col_name))
      }
      if(length(input$y_point_fields) > 0) {
        target_plot_data$dt <- lubridate::ymd_hms(target_plot_data[,input$x_field], tz="UTC-8")
        point_df <- target_plot_data %>%
          tidyr::gather(col_name, thresh, one_of(input$y_point_fields)) %>%
          dplyr::mutate(thresh=as.numeric(thresh))
        if(input$group_shape_field != "无") {
          point_df[, input$group_shape_field] <- as.factor(point_df[, input$group_shape_field])
          p <- p + geom_point(data=point_df, aes_string(x="dt",y="thresh",color="col_name", shape=input$group_shape_field))
        }
        else{
          p <- p + geom_point(data=point_df, aes(x=dt,y=thresh,color=col_name))
        }
      }
      p <- p
      ggplotly(p)
    })
    shinyjs::show("plot", anim = TRUE)
  })
}

shinyApp(ui=ui, server=server)

注：为了让用户明白工具的使用方法，代码采用shinyjs在适当的时机隐藏/显示对应的组件；在eventReactive事件驱动的计算中，需要保证至少一个依赖与该reactive的组件处于显示状态，否则无法触发计算，observeEvent不存在此问题。

转载自：R可视化：用Shiny实现类Excel数据透视图

R----Shiny包介绍学习

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原文地址：http://www.cnblogs.com/nxld/p/6060545.html