R 我们如何对一个变量执行预处理步骤

其想法是开发一个闪亮的应用程序，帮助用户在用户界面上传一个文件，基本上是测试数据，然后用一个按钮检查预测和显示图形

目前，我已经开发了UI，可以使用文件输入命令上传测试文件

我现在很惊讶，我怎么能包括服务器命令，它会触发 更改数据类型并检查是否缺少值。我不确定如何将这些代码集成到我的服务器中

任何帮助都会很好。或者任何可以指导我的链接都是有帮助的。我花了一整天的时间寻找相关的帖子，但我没能找到并整合它

下面是我想要集成的服务器代码和通用R代码

用户界面代码：

shinyUI(fluidPage(
  titlePanel("File Input"),
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      fileInput("file","Upload the file"), # fileinput() function is used to get the file upload contorl option
      helpText("Default max. file size is 5MB"),
      tags$hr(),
      h5(helpText("Select the read.table parameters below")),
      checkboxInput(inputId = 'header', label = 'Header', value = FALSE),
      checkboxInput(inputId = "stringAsFactors", "stringAsFactors", FALSE),
      br(),
      radioButtons(inputId = 'sep', label = 'Separator', choices = c(Comma=',',Semicolon=';',Tab='\t', Space=''), selected = ',')
      ),
    mainPanel(
      uiOutput("tb")
      )

    )
  ))

shinyServer(function(input,output){


  # file$datapath -> gives the path of the file
  data <- reactive({
    file1 <- input$file
    if(is.null(file1)){return()} 
    read.table(file=file1$datapath, sep=input$sep, header = input$header, stringsAsFactors = input$stringAsFactors)

  })

  output$filedf <- renderTable({
    if(is.null(data())){return ()}
    input$file
  })

  output$sum <- renderTable({
    if(is.null(data())){return ()}
    summary(data())

     })

  output$table <- renderTable({
    if(is.null(data())){return ()}
    data()
  })

  output$tb <- renderUI({
    if(is.null(data()))
      h5("Powered by", tags$img(src='RStudio-Ball.png', heigth=200, width=200))
    else
      tabsetPanel(tabPanel("About file", tableOutput("filedf")),tabPanel("Data", tableOutput("table")),tabPanel("Summary", tableOutput("sum")))
  })
})

以下是我希望与服务器代码集成的预处理步骤

转换数据类型

claim[,c(2:12,16:22,25,30,31,33,32,34)] <- lapply(claim[,c(2:12,16:22,25,30,31,33,32,34)], as.numeric)
claim[,c(1, 13:15)] <- lapply(claim[,c(1, 13:15)], as.Date, format = "%d.%m.%Y")

缺失值插补

mice_impute = mice(New,m=5, method='rf')
Imputed_data <- mice::complete(mice_impute, 3)

编辑

我在R环境中的数据集包含4000个观测值和34个变量

例如，我考虑了5个变量

变量的数据类型为factor

---

声明以下是我将如何处理这一问题，但我无法测试这一点，请参阅我对您的问题的评论

基本上，我们将数据存储在一个reactiveVal中，并使用一个observeEvent来监听对actionButton输入$convert_按钮的点击，注意您需要将其添加到UI中，然后修改数据

首先，一个使用mtcars数据集的工作示例。按upload可上传数据，按convert可填写NA

my_mtcars <- mtcars
my_mtcars$cyl[1:10]=NA
my_mtcars$wt[1:10]=NA

ui <- fluidPage(
  actionButton('upload_button','Upload'),
  actionButton('convert_button','Convert'),
  tableOutput('table')
)

server <- shinyServer(function(input,output){

  data <- reactiveVal()

  # file$datapath -> gives the path of the file
  observeEvent(input$upload_button, ignoreNULL=T, ignoreInit=T, {
    data(my_mtcars)
  })

  observeEvent(input$convert_button, {
    claim <- data() # read the data from the reactiveVal
    claim[is.na(claim)] <- 0
    data(claim) # write back the modified data to the reactiveVal
  })

  output$table <- renderTable({
    if(is.null(data())){return ()}
    data()
  })

})

shinyApp(ui,server)

下面是一个如何处理数据的示例，但正如我所说，我无法测试：

shinyServer(function(input,output){

  data <- reactiveVal()

  # file$datapath -> gives the path of the file
  observeEvent(input$file, ignoreNULL=T, ignoreInit=T, {
    file1 <- input$file
    if(is.null(file1)){return()} 
    data(read.table(file=file1$datapath, sep=input$sep, header = input$header, stringsAsFactors = input$stringAsFactors))
  })

  observeEvent(input$convert_button, {
    claim <- data() # read the data from the reactiveVal
    claim[,c(2:12,16:22,25,30,31,33,32,34)] <- lapply(claim[,c(2:12,16:22,25,30,31,33,32,34)], as.numeric)
    claim[,c(1, 13:15)] <- lapply(claim[,c(1, 13:15)], as.Date, format = "%d.%m.%Y")
    data(claim) # write back the modified data to the reactiveVal
  })

  output$filedf <- renderTable({
    if(is.null(data())){return ()}
    input$file
  })

  output$sum <- renderTable({
    if(is.null(data())){return ()}
    summary(data())

  })

  output$table <- renderTable({
    if(is.null(data())){return ()}
    data()
  })

  output$tb <- renderUI({
    if(is.null(data()))
      h5("Powered by", tags$img(src='RStudio-Ball.png', heigth=200, width=200))
    else
      tabsetPanel(tabPanel("About file", tableOutput("filedf")),tabPanel("Data", tableOutput("table")),tabPanel("Summary", tableOutput("sum")))
  })
})

---

嗨@Jenny，请看一些关于如何创建可复制示例的提示。此外，我建议限制你的问题，以便更容易回答；例如，仅从缺失值插补开始，忽略其余部分。根据你得到的答案，看看你是否能自己完成下一步，如果不能的话；下一个问题的时间到了@Florian是的当然，我会编辑它。。希望你能在第一部分帮助我如何更改数据类型和插补缺失值；当然，更新准备好后请告诉我。@Florian如果您清楚更新内容，请告诉我。还不是100%，请参阅我提供的链接。您缺少UI和数据。在这种情况下，您可以使用dput包含一些数据，或者使用mtcars数据集。基本上，您是从哪里读取数据集的？那是R环境公司的吗？你能帮我拿一下这个吗。我没有任何线索来解决延尼问题，请考虑是否解决你的问题。谢谢是的，mtcar数据集就是这样。对不起，这就是我不能接受的原因。虽然它解决了mtcars，但我接受它作为样品

shinyServer(function(input,output){

  data <- reactiveVal()

  # file$datapath -> gives the path of the file
  observeEvent(input$file, ignoreNULL=T, ignoreInit=T, {
    file1 <- input$file
    if(is.null(file1)){return()} 
    data(read.table(file=file1$datapath, sep=input$sep, header = input$header, stringsAsFactors = input$stringAsFactors))
  })

  observeEvent(input$convert_button, {
    claim <- data() # read the data from the reactiveVal
    claim[,c(2:12,16:22,25,30,31,33,32,34)] <- lapply(claim[,c(2:12,16:22,25,30,31,33,32,34)], as.numeric)
    claim[,c(1, 13:15)] <- lapply(claim[,c(1, 13:15)], as.Date, format = "%d.%m.%Y")
    data(claim) # write back the modified data to the reactiveVal
  })

  output$filedf <- renderTable({
    if(is.null(data())){return ()}
    input$file
  })

  output$sum <- renderTable({
    if(is.null(data())){return ()}
    summary(data())

  })

  output$table <- renderTable({
    if(is.null(data())){return ()}
    data()
  })

  output$tb <- renderUI({
    if(is.null(data()))
      h5("Powered by", tags$img(src='RStudio-Ball.png', heigth=200, width=200))
    else
      tabsetPanel(tabPanel("About file", tableOutput("filedf")),tabPanel("Data", tableOutput("table")),tabPanel("Summary", tableOutput("sum")))
  })
})