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闪亮的应用程序 actionButton 单击页面加载

我正在使用 navbarPage() 类型构建一个 Shiny 应用程序。我有三个选项卡 - 初始选项卡有一个 textInput() 框,其中定义了默认文本。该页面的 mainPanel() 有一个直方图和一个表格。在页面上加载这些更新并在基于该默认文本启动应用程序时反映正确的信息。

第二个选项卡应该显示基于该默认文本的 wordcloud。当我切换到该选项卡时出现错误 - 如果我返回第一个选项卡并输入新文本并点击 actionButton - wordcloud 将更新,但在我执行该操作之前不会更新。

有没有办法actionButton()在页面加载时进行提交或某种提交,以便带有 wordcloud 的选项卡可以更新?或者也许我只需要创建一个全局变量或其他东西。我不知道。我在这方面花了很多时间,但遇到了困难。任何帮助将不胜感激。

界面代码:

tabPanel("Word Cloud Diagram",
         fluidRow(
           sidebarPanel(
             width = 3,
             h5("The sentence input:"),
             wellPanel(span(h5(textOutput(
               'sent'
             )), style = "color:red")),
             sliderInput(
               "maxWC",
               h5("Maximum Number of Words:"),
               min = 10,
               max = 100,
               value = 50
             ),
             br(),
             #actionButton("update", "Update Word Cloud"),
             hr(),
             helpText(h5("Help Instruction:")),
             helpText(
               "Please have a try to make the prediction by using
               the dashboard on …
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r shiny shiny-server

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ggplot:按月计算多年

所以,我遇到了一些我认为没有遇到过的东西.我搜索谷歌寻找答案,但还没找到任何东西(还)...

我有两个数据集 - 一个用于2015年,一个用于2016年.它们代表了IT系统的可用性.数据框如下:

2015年数据集:

variable value
Jan 2015 100
Feb 2015 99.95
...      ...
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2015年数据集:

variable value
Jan 2016 99.99
Feb 2016 99.90
...      ...
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他们只是从1月到12月列出了系统的可用性."变量"列是as.yearmon数据类型,值是简单数字.

我想geom_line()用ggplot2 创建一个图表,它基本上将百分比作为y轴,将月份作为x轴.我已经能够做到这一点有两条线,但x轴从2015年1月到2016年12月.我想要的是让它们只按月绘制,所以它们重叠.我已经用尺度等尝试了各种各样的东西,但我还没弄清楚如何做到这一点.

基本上,我需要x轴按时间顺序读取1月到12月,但我想在同一图表上绘制2015年和2016年.这是我的ggplot代码(非工作),因为我现在拥有它:

ggplot(data2015,aes(variable,value)) +
geom_line(aes(color="2015")) +
geom_line(data=data2016,aes(color="2016")) +
scale_x_yearmon() +
theme_classic()
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当我处理yearmon()数据类型时,这将在连续流中绘制.我尝试过这样的事情:

ggplot(data2015,aes(months(variable),value)) +
geom_line(aes(color="2015")) +
geom_line(data=data2016,aes(color="2016")) +
theme_classic()
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显然这是行不通的.我想这months()可能仍然以某种方式带着这一年.如果我绘制它们,因为factors()它们不合适.任何帮助将非常感谢.先感谢您!

plot r ggplot2

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RMarkdown kable 垂直对齐单元格

我正在使用 RMarkdown 编写报告,并使用 kable 和 kableExtra 来格式化和打印表格。这是我想要的表格看起来像(在 Word 中制作的):

中间单元格对齐

我正在努力对垂直居中进行排序("Number of Incident Occurences"顶部和底部之间的空间,以便文本在行的中间对齐,在列的左侧。

请注意,我正在创建 PDF 报告而不是 html。

这是一个最小的例子:

df <- data.frame(a = letters[1:5], b = 1:5)
names(df) <- c("A very very very very very very very very very very very very very very very very very very long title",
               "A short title")

df %>% kable(format = 'latex', linesep = "", align = 'c', escape = F) %>% kable_styling(full_width = T)
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这是输出的样子:

在此处输入图片说明

垂直对齐似乎正在推向顶部。我遇到了“m”,但这只是中间对齐列。我想知道我是否需要为所有行指定一些特殊的东西是 row_spec() align = "m",但是当我这样做时,它会抱怨......有什么想法吗?

latex r-markdown kableextra kable

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将RData文件读入Shiny Application

我正在开发一个闪亮的应用程序,它将读取一些RData文件并显示包含内容的表.这些文件由脚本生成,最终将数据转换为数据帧.然后使用save()函数保存它们.

在闪亮的应用程序中,我有三个文件:

ui.R,server.R和global.R

我希望在一段时间内读取文件,以便在文件更新时更新它们,因此我使用:

reactiveFileReader() 
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我已经按照我在网上找到的一些说明进行了操作,但是我一直收到错误"错误:缺少需要TRUE/FALSE的值".我试图简化这个,所以我没有使用:

reactiveFileReader() 
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功能,只需在server.R中加载文件(也在global.R文件中尝试过).再次,

load()
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语句正在读取数据框.通过加载文件,然后将文件分配给变量并执行"as.data.table",我有一点工作,但这应该无关紧要,这应该以数据帧格式读取就好了.我认为这是一个范围问题,但我不确定.有帮助吗?我的代码是:

http://pastebin.com/V01Uw0se

非常感谢!

r shiny

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R-员工报告结构

背景:我正在使用R和一些软件包从票务系统中提取JSON数据。我正在拉所有用户,并希望建立一个报告结构。

我有一个包含员工及其经理的数据集。这些列就是这样命名的(“雇员”和“经理”)。我正在尝试构建一棵到根的报告结构树。我们在一个IT组织中,但是我要提取所有员工数据,所以看起来像这样:

公司->业务部门->执行人员->董事->集团经理->经理->员工

这是基本思想。一些区域的树结构很小,其他区域则是多个层次。基本上,我想做的是得到一棵树或我可以引用的报告结构,以便为员工确定其董事是谁。可以删除1个级别,也可以删除最多5个或6个级别。

我遇到过data.tree,但是到目前为止,就我而言,我必须提供一个pathString定义该结构的。由于我只有两列,因此我想做的就是将此数据框放入函数中,并在找到员工时遍历列表,将其放在该经理下,当它找到该经理作为员工时,将其与嵌套在其下的所有内容一起嵌套在其直接报告下。

data.tree没有定义的情况下pathString,我一直无法弄清楚如何做到这一点,但是在这样做时,我只能pathString基于我对每一行(员工及其经理)所了解的内容。结果是一棵只有2个级别的树,并且董事未连接到其组经理,组经理未连接到其经理,依此类推。

我曾考虑过编写一些逻辑/循环来完成此操作,但是必须有一种更简单的方法或程序包可用于执行此操作。也许我没有pathString正确定义...。

最终,我希望最终结果是一个数据列,其中的列如下所示:

员工,经理1,经理2,经理3,经理X ...

当然,有些行只会在第1列和第2列中有条目,但其他一些行可能会上升许多级别。了解这些信息后,便可以在我们的配置管理系统中查找设备,找到所有者并将这些计数汇总到适当的主管下。

任何帮助将不胜感激。我无法发布数据,因为它本质上是机密的,但仅包含员工及其经理。我只需要连接所有点...谢谢!

r data-science

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