有没有一种方法可以让我在R中使用Shiny制作两个侧板和额外的测试脚本

Question

有没有一种方法可以让两个"复选框"；在我的闪亮应用程序中？一个用于选择哪个"；测试"；我想进行(例如，检查空值，检查重复值(，并从文件中选择要为测试选择的列。目标是制作一个数据质量应用程序，我可以在其中选择要进行各种数据质量检查的字段。此外，我将如何在UI中添加其他测试，例如检查空值？

我是Shiny软件包的新手，想要一些见解。非常感谢。

以下是我的代码，目前我只有一个测试编码(检查重复值(：

library(shiny)
fp = 'C:/Users/WangE/Documents/DQA Test/'
library("readr")
library("dplyr")
library("tidyr")
library("data.table")
library("stringr")
library("RODBC")
library("openxlsx")
library("reshape")
library("readr")
library("ggplot2")
library("reshape2")
library("readxl")
library("varhandle") 
library("eeptools")
library("stringr")
options(scipen = 999)

TestData<-function(cols, data) {
unique_checker <- cols
duplicate_tracker <- list() 
Other_Source_Total <- data %>% mutate_all(na_if, "")
for(i in colnames(Other_Source_Total)){   
if(toString(i) %in% unique_checker){   
duplicate <- duplicated(tolower(Other_Source_Total[[i]])) | duplicated(tolower(Other_Source_Total[[i]]), fromLast = TRUE)
Other_Source_Total$duplicate <- duplicate  
duplicate_records <- Other_Source_Total  %>% filter(!is.na(Other_Source_Total[[i]])) %>% filter(duplicate == TRUE)
if(NROW(duplicate_records != 0)){
write.csv(duplicate_records, paste(fp,"Duplicate_Records_", str_remove(toString(i),'/'), ".csv", sep =""))
}
duplicate_tracker[[i]] <- NROW(duplicate_records)
}
}
Other_Source_Total = subset(Other_Source_Total, select = -c(duplicate) ) 
return(duplicate_tracker)

} 

options(shiny.maxRequestSize = 900*1024^2)
ui <- pageWithSidebar(
headerPanel("CSV Viewer"),
sidebarPanel(
fileInput('file1', 'Choose File',
accept=c('text/csv', 'text/comma-separated-values,text/plain', '.csv')),
tags$hr(),
tags$head(),
checkboxGroupInput("inCheckboxGroup",
"Checkbox group input:",
c()),
uiOutput('choose_columns'),
actionButton('doit','Do stuff')
),
mainPanel(
tableOutput('contents')
)
)
server <- function(input, output,session) {
dsnames <- c()

data_set <- reactive({
req(input$file1)
inFile <- input$file1
data_set<-read.csv(inFile$datapath, header=TRUE, sep=',')
})
output$contents <- renderTable({
data_set()[1:min(length(data_set()),500),]
})
observe({
req(input$file1)
dsnames <- names(data_set())
cb_options <- list()
cb_options[ dsnames] <- dsnames
updateCheckboxGroupInput(session, "inCheckboxGroup",
label = "Check Box Group",
choices = cb_options,
selected = "")
})

output$choose_dataset <- renderUI({
req(input$Go)
testVals<-selectInput("dataset", "Data set", as.list(data_sets))
})

# Check boxes
output$choose_columns <- renderUI({
# If missing input, return to avoid error later in function
if(is.null(input$dataset))
return()

# Get the data set with the appropriate name

colnames <- names(contents)

# Create the checkboxes and select them all by default
checkboxGroupInput("columns", "Choose columns", 
choices  = colnames,
selected = colnames)
})

observeEvent(input$doit, {
value <- TestData(input$inCheckboxGroup,data_set())
print(value)
})


}
shinyApp(ui, server)

下面是我的UI图片：

此处为图像

Answer 1

我认为通常的方法是使用多选框来选择要处理(或显示在数据表中(的列。参见"；无选择提示，多个"；示例如下：https://shiny.rstudio.com/gallery/selectize-vs-select.html.

有几种方法可以做到这一点，但我提供了一个控件和事件的数据驱动示例，这可能会有所帮助。在您的情况下，您需要一个选择或下拉列表来选择测试，然后在服务器代码中，它会检测到已选择测试的事件，并更新具有列选项的多选选择框(使用updateSelectInput(。在本例中，列的选择也被检测为一个事件，并为数据表更新数据。还有其他方法可以在不更改其他人可能建议的数据的情况下更新客户端上的数据表。

library(shiny)
library(DT)
# global data only for example
ds <- list(faithful = datasets::faithful, iris = datasets::iris)
ui <- fluidPage(titlePanel("Select Example"),

sidebarLayout(
sidebarPanel(
selectInput(
"sel_dataset",
"Options",
c("faithful", "iris"),
multiple = FALSE,
selectize = FALSE
),
selectInput(
"sel_cols",
"Options",
NULL,
multiple = TRUE,
selectize = FALSE
)
),

mainPanel(dataTableOutput("dt_data"))
))
server <- function(input, output, session) {
rv <- reactiveValues(dataset = NULL, cols = NULL)

observeEvent(input$sel_dataset, {
rv$dataset <- ds[input$sel_dataset][[1]]
rv$cols <- colnames(rv$dataset)
updateSelectInput(session,
"sel_cols",
choices = rv$cols,
selected = rv$cols)
})

observeEvent(input$sel_cols, {
rv$cols <- input$sel_cols
}, ignoreInit = TRUE)

table_data <- reactive({
if (!is.null(rv$cols)) {
rv$dataset[, rv$cols, drop = FALSE]
} else {
rv$dataset
}
})

output$dt_data = DT::renderDataTable({
table_data()
})
}
shinyApp(ui = ui, server = server)