R 使用传单库在弹出窗口中绘制条形图

快问所有人。 我在sql server中有一些数据，已加载到RStudio中。我已经为数据制作了一个柱状图，现在我正在使用传单库，使用纬度和经度在地图上绘制一个点。我想能够使用弹出窗口显示一个条形图，当用户点击该点

条形图代码可能这是一个问题，因为我正在使用googleVis库，所以不确定是否可以在弹出窗口中使用它。但这也是我能做的最合适的条形图，我需要它——其他建议可能会有所帮助，因为我还不是R库的专业人士

Switzerland <- sqlQuery(con, "sql query")
SwitzerlandChart <- gvisBarChart(Switzerland, options = list(height=200))

这会打印图形，其中的点位于所需位置，但弹出窗口会显示一个网页，该网页也只有我可以打开

我想能够在弹出窗口内绘制条形图

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希望有人能帮忙

也许会晚一点，但这里有一个解决办法。libraryleaflet中的addPopups函数似乎能够处理.svg文件。因此，您可以简单地使用svg保存绘图，然后使用readLines再次读取。下面是一个使用librarymapview的可复制示例：

如果您需要绘图是交互式的，您可以看看librarygridSVG，它能够从lattice或ggplot2绘图生成交互式svg绘图

更新：

librarymapview现在已为此指定了功能：

popupGraph：嵌入基于lattice、ggplot2或交互式hatmlwidgets的绘图。 popupImage：嵌入本地或远程web映像 这目前仅在mapview的开发版本中可用，该版本可与以下软件一起安装：

devtools::install_github("environmentalinformatics-marburg/mapview", ref = "develop"

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这可能有点晚了，但这里有一个完整的传单实施。我首先创建绘图，然后使用popupGraph函数将其添加进去

# make a plot of the two columns in the dataset
p <- xyplot(Home ~ Auto, data = Jun, col = "orange", pch = 20, cex = 2)

# make one for each data point
p <- mget(rep("p", length(Jun)))

# color code it so that the corresponding points are dark green
clr <- rep("orange", length(Jun))
p <- lapply(1:length(p), function(i) {
  clr[i] <- "dark green"
  update(p[[i]], col = clr)
})


# now make the leaflet map
m1 <- leaflet() %>%
  addTiles() %>%
  setView(lng = -72, lat = 41, zoom = 8) %>%


  # add the markers for the Jun dataset
  # use the popupGraph function
  addCircleMarkers(data = Jun, lat = ~Lat, lng = ~Lon,
                   color = ~beatCol(BeatHomeLvl), popup = popupGraph(p),
                   radius = ~sqrt(BeatHome*50), group = 'Home - Jun') %>%


  # layer control
  addLayersControl(
    overlayGroups = c('Home - Jun'
    ),
    options = layersControlOptions(collapsed = F)
  ) %>%



  # legend for compare to average

  addLegend('bottomright', pal = beatCol, values = last$BeatTotalLvl,
            title = 'Compare<br>Quote Count to<br>3Mos State Avg',
            opacity = 1)

m1

这是输出。

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请提供样本数据。我的选择声明是：从数据库中选择不同的地区+，，+城市作为位置，CountCountCountCountCountry作为[CountVis]，其中国家=‘瑞士’按国家、地区分组，城市数据为：地点：苏黎世日内瓦；CountVis-1，15这是我绘制条形图的工具。可以将popupGraph和popupTable结合起来吗？例如：mapviewmeuse，popup=popupGraphp，type=svg，width=3，height=2.5，popup=popupTablemeuse，z=CD不起作用。我想在表上方添加一个图像。不，这在mapview中的任何当前可用函数中都是不可能的。但我认为这是可能的。基本上，我们需要将popup*函数中的两个html字符串组合起来。@MLavoie发现您可以将它们粘贴在一起librarymapview librarylattice Poptable Breweries[1，]popgrph=PopupGraphGraphGraphs=lattice:：xyplot1:10~10:1 tst=pastepopgrph[[1]]，poptab[[1]]mapviewbreweries[1，]，popup=tst我尝试使用mapview:：popupGraph，结果显示它现在已被弃用。传单上并没有弹出图。上面提供的第一个例子导致R崩溃。它在plot（绘图）窗口中显示了一段时间，看起来它可能正在工作，但CPU的运行有点紧张，几秒钟后R关闭Down您也可以在ggplot中绘制绘图并添加它们：p当我运行lappy命令时，我在update.defaultp[[I]]中得到：Error（错误），col=clr：需要一个带有调用组件的对象。你知道为什么吗？@Ben你需要确保你已经安装了sp、lattice和map view库。我尝试使用mapview:：popupGraph，结果显示它现在已被弃用。传单上并没有弹出图，这是一个警告，但你们需要阅读它。该警告指示使用'leafpop:：popupGraph，因此您需要安装leafpop软件包。

library(lattice)
library(mapview)
library(sp)

data(meuse)
coordinates(meuse) <- ~x+y
proj4string(meuse) <- CRS("+init=epsg:28992")

clr <- rep("grey", length(meuse))

fldr <- tempfile()
dir.create(fldr)

pop <- lapply(seq(length(meuse)), function(i) {

  clr[i] <- "red"
  p <- xyplot(meuse$cadmium ~ meuse$copper, 
              col = clr, pch = 20, alpha = 0.7)

  svg(filename = paste(fldr, "test.svg", sep = "/"), 
      width = 250 * 0.01334, height = 250 * 0.01334)
  print(p)
  dev.off()

  tst <- paste(readLines(paste(fldr, "test.svg", sep = "/")), collapse = "")

  return(tst)

})

mapview(meuse, popup = pop, cex = "cadmium")

content <- pop[[1]]
leaflet() %>% addTiles() %>%
  addPopups(-122.327298, 47.597131, content,
            options = popupOptions(closeButton = FALSE)
  )

devtools::install_github("environmentalinformatics-marburg/mapview", ref = "develop"

# make a plot of the two columns in the dataset
p <- xyplot(Home ~ Auto, data = Jun, col = "orange", pch = 20, cex = 2)

# make one for each data point
p <- mget(rep("p", length(Jun)))

# color code it so that the corresponding points are dark green
clr <- rep("orange", length(Jun))
p <- lapply(1:length(p), function(i) {
  clr[i] <- "dark green"
  update(p[[i]], col = clr)
})


# now make the leaflet map
m1 <- leaflet() %>%
  addTiles() %>%
  setView(lng = -72, lat = 41, zoom = 8) %>%


  # add the markers for the Jun dataset
  # use the popupGraph function
  addCircleMarkers(data = Jun, lat = ~Lat, lng = ~Lon,
                   color = ~beatCol(BeatHomeLvl), popup = popupGraph(p),
                   radius = ~sqrt(BeatHome*50), group = 'Home - Jun') %>%


  # layer control
  addLayersControl(
    overlayGroups = c('Home - Jun'
    ),
    options = layersControlOptions(collapsed = F)
  ) %>%



  # legend for compare to average

  addLegend('bottomright', pal = beatCol, values = last$BeatTotalLvl,
            title = 'Compare<br>Quote Count to<br>3Mos State Avg',
            opacity = 1)

m1