动态多图，如何一次将它们称为一个？

如何解决动态多图，如何一次将它们称为一个？

我正在尝试将一个邪恶的Excel“报告”转换为闪亮的文本，并尽可能地防止范围蠕变。

有多个指标，每个指标必须都具有相同的图形。每个指标的数据格式都相同，都存储在同一数据集中。

添加指标时，我不希望在闪亮的报告的服务器部分中显式添加另一个图。我使用hard work of coders before me通过创建ggplots的动态列表来解决此问题，可以使用uiOutput很好地打印出这些列表。

但是，出于格式化的原因，我将手动对图进行分类，在图上写上注释，建议细微的解释/数据警告/等，因此我希望能够从动态列表中选择图来进行绘制。 ui中有。

理想情况下，所有布局和注释都将在UI中进行，因此当我将此过程交给某人进行监视时，他们可以添加和删除指标，注释和其他格式元素，而不必知道服务器在做什么并且可以来找我或其他开发人员，只提供更复杂的功能。

当前解决方案在页面下方绘制了一个漂亮的长列表中的所有图（如末尾的代码所示）。为了只选择其中的1个，我尝试过：

uiOutput("plots")                       # Included for completeness,will display all plots as in the original solution
uiOutput("plots.Sepal.Length")              # This is what it's called in the tag list but it only creates an empty div with an id of plots.Emp_Band with no graph inside
uiOutput("plots$output[[Sepal.Length]]")    # This is what the graph output is called when it's rendered
uiOutput("plots$plots.Sepal.Length")        # list$tag_name seemed like a good idea
uiOutput("plots$Sepal.Length")              # I don't know,worth a try

# Then I start to get inventive trying to remember how lists work in R
uiOutput("plots[[1]]")     #creates an empty tag called plots[[1]]
uiOutput("plots[[1]][1]")  #creates an empty tag called plots[[1]][1]
uiOutput("plots"[[1]])     #Actually returns all the plots
uiOutput("plots"[[1]][1])  #Still returns all the plots - damn

#I also had a go with the tags,but they only displayed an empty div with the correct id
tags$plots.Emp_Band
tags$plots.Emp_Band()
tags$plots.Emp_Band(uiOutput("plots"))

任何人都可以建议如何从列表中通过名称或数字调用这些图中的1个来显示吗？

谢谢！

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

data("iris")

#Get all the plottable things except species as we want to use that every time
my_plots<- colnames(iris)%>%as.data.frame()
colnames(my_plots) <- c("plot.names")
my_plots <- my_plots %>%
    filter(plot.names != 'Species')

#How many plots to loop through
max_plots <- my_plots %>%
    nrow()


ui <- fluidPage(

    titlePanel("Multiple Graph Loop in Server,Display only 1 graph in UI"),uiOutput('plots')

)


# Define server logic required to draw a histogram
server <- function(input,output) {

    output$plots <- renderUI({
        plot_output_list <- lapply(1:max_plots,function(i){
            plotname <- paste("plots",my_plots[i,1],sep = ".")
            
            plotOutput(plotname)
            
        })
        do.call(tagList,plot_output_list)
    })
    
    for (i in 1:max_plots){
        local({
            my_i <- i
            plotname <- paste("plots",my_plots[my_i,sep = ".")
            
            output[[plotname]] <- renderPlot(width = 600,height = 400,{
                plotMe <- iris %>%
                    select(Species,1])
                colnames(plotMe)<- c('Species','changer')
                
                graphOut <- ggplot(plotMe,aes(changer,Species)) +
                    geom_boxplot() +
                    ggtitle(plotname)
                
                graphOut
            })
        })
    }
}

# Run the application 
shinyApp(ui = ui,server = server)

解决方法

我建议创建一个与您的my_plots调用分开的ggplot对象列表（在下面的示例中为renderPlot）。

然后，您可以按名称访问和修改每个图，并在渲染之前将其保存回列表中。

my_plots$Sepal_Width <- my_plots$Sepal_Width + labs(subtitle = "Some additional information")

请注意，您不需要renderUI。此外，我重命名了虹膜数据集的列，因为不建议您在输入ID中使用特殊的JavaScript字符，例如句点.（请参见注释here）。

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

data("iris")
myIris <- iris

names(myIris) <- gsub("\\.","_",names(myIris))
plotnames <- setdiff(names(myIris),'Species')

ui <- fluidPage(
  titlePanel("Multiple Graph Loop in Server,Display only 1 graph in UI"),lapply(plotnames,plotOutput)
)

server <- function(input,output) {
  my_plots <- list()
  for (plotname in plotnames){
    my_plots[[plotname]] <- ggplot(myIris %>% select(c(plotname,"Species")),aes_string(plotname,"Species")) +
      geom_boxplot() +
      ggtitle(plotname)
  }
  
  # some adaptions for a single plot
  my_plots$Sepal_Width <- my_plots$Sepal_Width + labs(subtitle = "Some additional information")
  
  for (i in seq_along(my_plots)){
    local({
      my_i <- i
      output[[plotnames[my_i]]] <- renderPlot(width = 600,height = 400,{
        my_plots[[my_i]]
      })
    })
  }
}

shinyApp(ui = ui,server = server)