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程序问答发布时间：2022-06-02 发布网站：大佬教程 code.js-code.com

大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了为什么相同的 ggplot 直接工作但在 Shiny 中失败？，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。

如何解决为什么相同的 ggplot 直接工作但在 Shiny 中失败？？

开发过程中遇到为什么相同的 ggplot 直接工作但在 Shiny 中失败？的问题如何解决？下面主要结合日常开发的经验，给出你关于为什么相同的 ggplot 直接工作但在 Shiny 中失败？的解决方法建议，希望对你解决为什么相同的 ggplot 直接工作但在 Shiny 中失败？有所启发或帮助；

当我创建一个小数据框并在 Rstudio 中将直接绘图运行到 PLOT 选项卡，然后尝试在 Shiny 中运行相同的概念时，直接绘图有效，并且 Shiny 绘图显示为空白并显示错误消息：

Warning in xy.coords(x,y,xlabel,ylabel,log) :
  NAs introduced by coercion

我做错了什么？

我将此代码尝试基于在网络上阅读和 Stack Overflow 中的先前答案，因此很接近，但我错过了一些隐式转换或其他内容。我只想使用 Shiny 绘制数据框的两列。

 library(shiny)

dfx <- data.frame(xx=c(1,2,3,4,5),yy=c(2,6,8,10))


plot(dfx$xx,dfx$yy,xlim=c(0,6),ylim=c(0,10))

# the result in PLOTS in Rstudio is a 5 point rising line graph as expected.

ui <- fluIDPage(
  headerPanel('my first shiny app'),sIDebarPanel(
    SELEcTinput('xcol','X Variable',names(dfX)),SELEcTinput('ycol','Y Variable',names(dfX))
  ),mainPanel(
    plotOutput('plot1')
  )
)

server <- function(input,output) {
  output$plot1 <- renderPlot({
    plot(input$xcol,input$ycol,10))
  })
}

shinyApp(ui = ui,server = server)

# the result of this in shiny is a blank graph

解决方法

在闪亮中，input$xcol 只是一个从 UI 返回的字符串。所以如果你使用这些值，就像调用

plot("xx","yy",xlim=c(0,6),ylim=c(0,10))

返回与 Shiny 相同的错误。

如果您想从 data.frame 中获取值，则需要执行 dfx[[input$xcol]]。所以试试

plot(dfx[[input$xcol]],dfx[[input$ycol]],10))

当然 plot() 是基本的 R 绘图命令。如果您确实想使用 ggplot，您可以使用类似

ggplot(dfX) +
  aes(.data[[input$xcol]],.data[[input$ycol]]) + 
  geom_point()

所以除了上面提到的双方括号符号解决方案，它是有效的，并在这里解释 davetang.org/muse/2013/08/16/double-square-brackets-in-r –
我想证明还有一个使用“reactive”的解决方案，如下所示，其中“reactive”函数动态查找列名文本字段描述的值，然后（不要忘记！）“如此定义的变量（Xvalues，Yvalues）被视为函数（它们最终成为），因此语法要求在使用它们时在它们之后放置“（）”。以下工作：

 library(shiny)

df <- data.frame(xx=c(1,2,3,4,5),yy=c(2,6,2))

# the result in PLOTS in Rstudio is a 5 point rising line graph as expected.

ui <- fluidPage(
  headerPanel('my first shiny app'),sidebarPanel(
    SELEcTinput('xcol','X Variable',names(df)),SELEcTinput('ycol','Y Variable',names(df))
  ),mainPanel(
    plotOutput('plot1')
  )
)

server <- function(input,output) {

  Xvalues <- reactive({ df[,input$xcol] })
  Yvalues <- reactive({ df[,input$ycol] })
  output$plot1 <- renderPlot({
      plot(Xvalues(),Yvalues(),10))
  })

}

shinyApp(ui = ui,server = server)

我发现的一个例子在这里为新手解释

https://campus.datacamp.com/courses/case-studies-building-web-applications-with-shiny-in-r/shiny-review?ex=12

其中规定：

反应性上下文

反应值是 Shiny 中的特殊结构；他们没有被看见 R 编程中的任何其他地方。因此，它们不能仅用于任何 R 代码，反应值只能在反应性内访问上下文。

这就是为什么任何依赖于反应值的变量的原因必须使用reactive()函数创建，否则你会得到一个错误。闪亮的服务器本身不是响应式上下文，而是 react() 函数，observe() 函数，以及所有的 render*() 功能是。

“Shiny from Rstudio”教程中提供的示例，网址为 https://shiny.rstudio.com/tutorial/ 在可下载内容的第一个案例中，在文件“app.R”中，他们以这种方式使用了“reactive”，但我不明白它在做什么，通过使用reactive一次处理两个数据列向量，这有点模糊！这运行。

 # 01-kmeans-app 

palette(c("#E41A1C","#377EB8","#4DAF4A","#984EA3","#FF7F00","#FFFF33","#A65628","#F781BF","#999999"))

library(shiny)

ui <- fluidPage(
  headerPanel('Iris k-means clustering'),names(iris)),names(iris),SELEcted = names(iris)[[2]]),numericInput('clusters','Cluster count',min = 1,max = 9)
  ),output) {

  SELEctedData <- reactive({
    iris[,c(input$xcol,input$ycol)]
  })

  clusters <- reactive({
    kmeans(SELEctedData(),input$clusters)
  })

  output$plot1 <- renderPlot({
    par(mar = c(5.1,4.1,1))
    plot(SELEctedData(),col = clusters()$cluster,pch = 20,cex = 3)
    points(clusters()$centers,pch = 4,cex = 4,lwd = 4)
  })

}

shinyApp(ui = ui,server = server)