R ggvis输出未出现在闪亮的应用程序中
我不知道这里到底出了什么问题，尽管非常相似，但用户讨论ggvis+闪亮问题的堆栈上的其他线程似乎并不适用 首先，基本问题是我的ggvis可视化没有出现在闪亮的应用程序中。在我闪亮的应用程序中，我有另一个显示数据表的选项卡，它可以正常工作。另外，当我调出ggvis并使用ggplot2时（除了在ui.R中使用调用可视化的兼容函数之外，其余代码保持不变），这也可以很好地工作。我在RStudio中没有收到任何错误消息或警告。我怀疑bind_函数存在某种类型的问题，但我尝试过的任何方法似乎都不起作用 这是我的服务器。R代码：R ggvis输出未出现在闪亮的应用程序中,r,shiny,ggvis,R,Shiny,Ggvis,我不知道这里到底出了什么问题，尽管非常相似，但用户讨论ggvis+闪亮问题的堆栈上的其他线程似乎并不适用 首先，基本问题是我的ggvis可视化没有出现在闪亮的应用程序中。在我闪亮的应用程序中，我有另一个显示数据表的选项卡，它可以正常工作。另外，当我调出ggvis并使用ggplot2时（除了在ui.R中使用调用可视化的兼容函数之外，其余代码保持不变），这也可以很好地工作。我在RStudio中没有收到任何错误消息或警告。我怀疑bind_函数存在某种类型的问题，但我尝试过的任何方法似乎都不起作用 这是
library(shiny)
library(ggvis)
library(dplyr)
#import file created by screener.R
final <- read.csv("final-test.csv")
# Define server logic required to complete visualization
shinyServer(function(input, output) {
reactviz <- reactive({allviz <- filter(final, DivYield >= input$Yield[1])
allviz <- filter(allviz, DivYield <= input$Yield[2])
allviz <- filter(allviz, PAYOUTRATIO >= input$PayoutRatio[1])
allviz <- filter(allviz, PAYOUTRATIO <= input$PayoutRatio[2])
allviz <- filter(allviz, PriceSales >= input$PriceSales[1])
allviz <- filter(allviz, PriceSales <= input$PriceSales[2])
allviz <- filter(allviz, MarketCapinMil >= input$MarketCap[1])
allviz <- filter(allviz, MarketCapinMil <= input$MarketCap[2])
allviz <- allviz[1:35,]
})
output$visplot <- renderPlot({
allviztip <- function(x) { if(is.null(x))return(NULL)
row <- allviz[allviz$id == x$id,c(1,4,8,10,11,12,13)]
paste0(names(row),":",format(row),"</div>",collapse="<br />")}
reactviz() %>% ggvis(x=~PriceBook,y=~DivYield,key:=~id,size=~MarketCapinMil,shape=~PayoutCat,fill=~PriceSales) %>%
layer_points() %>% add_tooltip(allviztip,"click") %>% add_axis('x', title='Price/Book Ratio',title_offset=60,properties=axis_props(labels=list(fontSize=12), title=list(fontSize=18))) %>%
add_axis("y", title = "Dividend Yield",title_offset=50,properties=axis_props(labels=list(fontSize=12), title=list(fontSize=18))) %>%
add_legend(scales="shape", title="Payout Ratio Category") %>%
add_legend(scales="fill", title="Price/Sales Ratio", properties = legend_props(legend = list(y = 100))) %>%
add_legend(scales="size", title="Market Cap",values=c(1,25,50,100,500,1000,5000,50000,100000,300000),properties = legend_props(legend = list(y = 200))) %>%
set_options(duration = 0,height="auto",width="auto") %>%
scale_numeric(property="fill",range=c("lightblue","darkblue")) %>%
bind_shiny("visplot","visplot_ui")
})
output$stockdata <- renderTable({
tableviz <- filter(final, DivYield >= input$Yield[1])
tableviz <- filter(tableviz, DivYield <= input$Yield[2])
tableviz <- filter(tableviz, PAYOUTRATIO >= input$PayoutRatio[1])
tableviz <- filter(tableviz, PAYOUTRATIO <= input$PayoutRatio[2])
tableviz <- filter(tableviz, PriceSales >= input$PriceSales[1])
tableviz <- filter(tableviz, PriceSales <= input$PriceSales[2])
tableviz <- filter(tableviz, MarketCapinMil >= input$MarketCap[1])
tableviz <- filter(tableviz, MarketCapinMil <= input$MarketCap[2])
tableviz
})
})
library(shiny)
library(ggvis)
# Define UI for application that draws a histogram
shinyUI(fluidPage(
# Application title
titlePanel("Visual Stock Screener"),
# Sidebar with a slider input for the number of bins
sidebarLayout(
sidebarPanel(
sliderInput("MarketCap",
"Market Capitalization (in Tens of Millions)",
min = 1,
max = 60000,
value = c(100,30000)),
sliderInput("Yield",
"Dividend Yield:",
min = 0,
max = 1,
value = c(.04,.5)),
sliderInput("PayoutRatio",
"Payout Rato:",
min = 0,
max = 5,
value = c(0,.5)),
sliderInput("PriceSales",
"Price/Sales Ratio:",
min = 0,
max = 25,
value = c(0,7)),
sliderInput("PriceBook",
"Price/Book Ratio:",
min = 0,
max = 30,
value = c(0,4))
),
# Show a plot of the generated distribution
mainPanel(
tabsetPanel(type="tab",
tabPanel("Plot",ggvisOutput("visplot"),uiOutput("visplot_ui")),
tabPanel("Data",tableOutput("stockdata")),
tabPanel("Documentation",includeHTML("screener-documentation.html"))
)
)
)))
有没有想过我做错了什么，为什么我的想象没有出现 您能提供
final test.csvrenderPlot）}final test.csvrenderPlot）}