R 将数据帧读入单独的函数中

我有一个闪亮的应用程序，允许用户上传CSV进行情绪分析

目标是： 我想使用Shiny上传CSV，然后使用单独的函数（CapSent）进行分析并输出结果

基本上，我试图将用户上传的“df”从Shiny传递到函数“CapSent”（驻留在global.R中）中。CapSent使用定制的词汇词典进行情感分析

到目前为止，我的代码是： 到目前为止，我已经：

用户界面：

库（闪亮）
来源（'global.R'）
ui如果您想创建一个全局函数/变量，只需创建一个global.R，它将允许您在ui.R或server.R上的任何地方使用该函数/变量

这是了解更多信息的链接：

编辑：如果要显示CSV，首先需要制作一个选项卡面板，然后使用CSV数据制作一个表格，如：

使用包DT，install.packages（“DT”），是一个用来生成动态表的包

`output$yourtabpanelid = DT::renderDataTable({
      req(input$file1)

      df <- read.csv(input$file1$datapath,
                     header = input$header,
                     sep = input$sep,
                     quote = input$quote)
        return(df)
    })`

`output$yourtabpanelid=DT:：renderDataTable({
请求（输入$file1）
df试试这个：

ui.R

library(shiny)

# Define UI for app that draws a histogram ----
ui <- fluidPage(

  # App title ----
  titlePanel("Hello Shiny!"),

  # Sidebar layout with input and output definitions ----
  sidebarLayout(

    # Sidebar panel for inputs ----
    sidebarPanel(

      # Input:  ----
      fileInput("file1", "Choose CSV File",
                multiple = TRUE,
                accept = c("text/csv",
                           "text/comma-separated-values,text/plain",
                           ".csv")),
      actionButton("button", "Apply function/download df"),
      hr(),
      uiOutput("downloadButton")

    ),

    # Main panel for displaying outputs ----
    mainPanel(

      h2("ORIGINAL DATA FRAME"),
      DT::dataTableOutput("contents"),
      br(),
      uiOutput("modify")


    )
  )
)

由于我不知道是哪个
CapSent
最终用途，我制作了
CapSent
函数，在原始数据帧中添加一个新列

global.R

CapSent <- function(temp = 0.1, df){

  newdf <- df
  newdf$New_Col <- temp
  return(newdf)
  #....Do some sentiment analysis here on newdf

  #....Then export the sentiment analysis results
  #write.csv(newdf,"myResults.csv")

}

CapSent感谢您的回复，但是该链接并没有真正解释代码不会触发的原因。我已将脚本更改为global.R，但仍然没有返回任何内容作为输出？您试图显示什么，以及如何处理myFunction（）告诉我，如果你对这个答案有什么问题，或者你需要另一个结果，我会再次尝试解决它。汉克斯，我已经尝试澄清我上面的原始问题。你会看到myFunction（）现在是CapSent（）在上传的csv上进行情绪分析。正如你可能看到的，我只是从Shiny开始，所以可能没有正确设置。感谢你在这方面花时间。
`output$yourtabpanelid = DT::renderDataTable({
      req(input$file1)

      df <- read.csv(input$file1$datapath,
                     header = input$header,
                     sep = input$sep,
                     quote = input$quote)
        return(df)
    })`

`df <- read.csv(input$file1$datapath,
                         header = input$header,
                         sep = input$sep,
                         quote = input$quote

library(shiny)

# Define UI for app that draws a histogram ----
ui <- fluidPage(

  # App title ----
  titlePanel("Hello Shiny!"),

  # Sidebar layout with input and output definitions ----
  sidebarLayout(

    # Sidebar panel for inputs ----
    sidebarPanel(

      # Input:  ----
      fileInput("file1", "Choose CSV File",
                multiple = TRUE,
                accept = c("text/csv",
                           "text/comma-separated-values,text/plain",
                           ".csv")),
      actionButton("button", "Apply function/download df"),
      hr(),
      uiOutput("downloadButton")

    ),

    # Main panel for displaying outputs ----
    mainPanel(

      h2("ORIGINAL DATA FRAME"),
      DT::dataTableOutput("contents"),
      br(),
      uiOutput("modify")


    )
  )
)

server <- function(input, output) {

  temp_df <- reactiveValues(df_data = NULL)
  temp_df2 <- reactiveValues(df_data = NULL)



   output$contents <- DT::renderDataTable({

      req(input$file1)
      temp_df$df_data <- read.csv(input$file1$datapath, sep = ";")

      temp_df$df_data

  }, options = (list(pageLength = 5, scrollX = TRUE)))

  output$contents2 <- DT::renderDataTable({

    temp_df2$df_data


  }, options = (list(pageLength = 5, scrollX = TRUE)))

  observeEvent(input$button,{
    if(!is.null(temp_df$df_data)){
      temp_df2$df_data <- CapSent(temp = 0.7, temp_df$df_data)

      output$modify <- renderUI({
        tagList(
          h2("MODIFY DATA FRAME"),
           DT::dataTableOutput("contents2")
         )
      })

      output$downloadButton <- renderUI({
         downloadButton("downloadData", "Download")
      })
     }else{
      showNotification("No data was upload")
     }

  })



  output$downloadData <- downloadHandler(

    filename = function() { 
      paste("data-", Sys.Date(), ".csv", sep="")
    },
    content = function(file) {
      write.csv(temp_df2$df_data, file)
    })

}

CapSent <- function(temp = 0.1, df){

  newdf <- df
  newdf$New_Col <- temp
  return(newdf)
  #....Do some sentiment analysis here on newdf

  #....Then export the sentiment analysis results
  #write.csv(newdf,"myResults.csv")

}