如何使用R筛选数据

我有一个数据库，包括

• 中学代码（代码）
• 学生性别；1：男性，2：女性（性别）
• 关于学生的决定；A:通过，R:不通过（决定）
• 学生在一年中的行为；0:不好，1:好（条件）

该数据分为三年：20082011年和2014年。 我使用R Shining，我创建了性别、决策和行为的图表，只显示了中学和学生的数量。现在我想让用户能够根据某一年过滤这些数据。 代码如下：

用户界面

 ui <- fluidPage( 
    textOutput("inst_nbr"),
    textOutput("stunbr"),
    plotOutput("plot_decision"),
    plotOutput("genderdonut"),
    plotOutput("Conduite"),
    checkboxGroupInput(inputId = "YearSelect", "Select the corresponding year", 
      choices = levels(factor(Test2008$Year)), selected = levels(factor(Test2008$Year)))
)

---

如果要使绘图具有反应性，则需要使用反应性数据集

TestFilter

而不是静态数据.frame

Test2008

来创建绘图

我不确定这是否是你想要的逻辑，但它应该让你开始

请检查以下内容：

library(shiny)
library(dplyr)

Test2008 <- data.frame(
  stringsAsFactors = FALSE,
  Code = c(1002L, 2065L, 1002L, 4225L, 2005L, 1003L, 2005L),
  Cod_sexe = c(1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L),
  conduite = c(1L, 0L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L),
  Decision = c("A", "R", "A", "R", "R", "R", "A"),
  Year = c(2008L, 2008L, 2018L, 2011L, 2011L, 2014L, 2014L)
)

ui <- fluidPage(
  checkboxGroupInput(
    inputId = "YearSelect",
    "Select the corresponding year",
    choices = unique(Test2008$Year),
    selected = unique(Test2008$Year)
  ),
  textOutput("inst_nbr"),
  textOutput("stunbr"),
  plotOutput("plot_decision"),
  plotOutput("genderdonut"),
  plotOutput("Conduite")
)

server <- function(input, output, session) {
  # CREATE YEAR FILTER
  TestFilter <- reactive({
    Test2008 %>% filter(Year %in% input$YearSelect)
  })
  
  # NBR OF INSTITUTIONS
  output$inst_nbr = renderText({
    length(unique(TestFilter()$Code))
  })
  
  # PLOT DECISION DIAGRAM
  output$plot_decision = renderPlot({
    req(TestFilter())
    # % of each decison
    Per_A = 100 * length(which(TestFilter()$Decision == 'A')) / length(TestFilter()$Decision)
    Per_R = 100 * length(which(TestFilter()$Decision == 'R')) / length(TestFilter()$Decision)
    DecisionName = c('Accepté', 'Refusé')
    DecisionFraction = c(Per_A, Per_R)
    barplot(height = DecisionFraction, names = DecisionName)
  })
}

shinyApp(ui, server)

库（闪亮）
图书馆（dplyr）
Test2008如果要使绘图成为反应式，则需要使用反应式数据集
TestFilter
而不是静态数据。frame
Test2008
来创建绘图

我不确定这是否是你想要的逻辑，但它应该让你开始

请检查以下内容：

library(shiny)
library(dplyr)

Test2008 <- data.frame(
  stringsAsFactors = FALSE,
  Code = c(1002L, 2065L, 1002L, 4225L, 2005L, 1003L, 2005L),
  Cod_sexe = c(1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L),
  conduite = c(1L, 0L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L),
  Decision = c("A", "R", "A", "R", "R", "R", "A"),
  Year = c(2008L, 2008L, 2018L, 2011L, 2011L, 2014L, 2014L)
)

ui <- fluidPage(
  checkboxGroupInput(
    inputId = "YearSelect",
    "Select the corresponding year",
    choices = unique(Test2008$Year),
    selected = unique(Test2008$Year)
  ),
  textOutput("inst_nbr"),
  textOutput("stunbr"),
  plotOutput("plot_decision"),
  plotOutput("genderdonut"),
  plotOutput("Conduite")
)

server <- function(input, output, session) {
  # CREATE YEAR FILTER
  TestFilter <- reactive({
    Test2008 %>% filter(Year %in% input$YearSelect)
  })
  
  # NBR OF INSTITUTIONS
  output$inst_nbr = renderText({
    length(unique(TestFilter()$Code))
  })
  
  # PLOT DECISION DIAGRAM
  output$plot_decision = renderPlot({
    req(TestFilter())
    # % of each decison
    Per_A = 100 * length(which(TestFilter()$Decision == 'A')) / length(TestFilter()$Decision)
    Per_R = 100 * length(which(TestFilter()$Decision == 'R')) / length(TestFilter()$Decision)
    DecisionName = c('Accepté', 'Refusé')
    DecisionFraction = c(Per_A, Per_R)
    barplot(height = DecisionFraction, names = DecisionName)
  })
}

shinyApp(ui, server)

库（闪亮）
图书馆（dplyr）
Test2008针对2个警告，我得到了一个解决方案。在过滤器中，而不是写“过滤器（Test2008$Year==input$YearSelect）”，我需要写“过滤器（Test2008$Year%在%input$YearSelect中）”，但是，我仍然不知道如何筛选我的图形请提供一些虚拟数据，使您的示例具有可复制性。@ismirsehregal Donene下次请使用
dput（Test2008）
或
head（dput（Test2008），7）
的输出，并复制到此处。这使处理数据变得更加容易。对于这两个警告，我有一个解决方案。在过滤器中，而不是写“过滤器（Test2008$Year==input$YearSelect）”，我需要写“过滤器（Test2008$Year%在%input$YearSelect中）”，但是，我仍然不知道如何筛选我的图形请提供一些虚拟数据，使您的示例具有可复制性。@ismirsehregal Donene下次请使用
dput（Test2008）
或
head（dput（Test2008），7）
的输出，并复制到此处。这使得处理数据变得更加容易。
library(shiny)
library(dplyr)

Test2008 <- data.frame(
  stringsAsFactors = FALSE,
  Code = c(1002L, 2065L, 1002L, 4225L, 2005L, 1003L, 2005L),
  Cod_sexe = c(1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L),
  conduite = c(1L, 0L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L),
  Decision = c("A", "R", "A", "R", "R", "R", "A"),
  Year = c(2008L, 2008L, 2018L, 2011L, 2011L, 2014L, 2014L)
)

ui <- fluidPage(
  checkboxGroupInput(
    inputId = "YearSelect",
    "Select the corresponding year",
    choices = unique(Test2008$Year),
    selected = unique(Test2008$Year)
  ),
  textOutput("inst_nbr"),
  textOutput("stunbr"),
  plotOutput("plot_decision"),
  plotOutput("genderdonut"),
  plotOutput("Conduite")
)

server <- function(input, output, session) {
  # CREATE YEAR FILTER
  TestFilter <- reactive({
    Test2008 %>% filter(Year %in% input$YearSelect)
  })
  
  # NBR OF INSTITUTIONS
  output$inst_nbr = renderText({
    length(unique(TestFilter()$Code))
  })
  
  # PLOT DECISION DIAGRAM
  output$plot_decision = renderPlot({
    req(TestFilter())
    # % of each decison
    Per_A = 100 * length(which(TestFilter()$Decision == 'A')) / length(TestFilter()$Decision)
    Per_R = 100 * length(which(TestFilter()$Decision == 'R')) / length(TestFilter()$Decision)
    DecisionName = c('Accepté', 'Refusé')
    DecisionFraction = c(Per_A, Per_R)
    barplot(height = DecisionFraction, names = DecisionName)
  })
}

shinyApp(ui, server)