反应式Shiny表达式中的数据如何传递到ggvis图？

Question

我正在熟悉ggvis，并尝试在shiny中使用它。我不太理解ggvis如何从响应式的Shiny表达式中获取数据。以下是来自ggvis GitHub存储库的基本应用程序：

ui.R:

shinyUI(pageWithSidebar(
  div(),
  sidebarPanel(
    sliderInput("n", "Number of points", min = 1, max = nrow(mtcars),
                value = 10, step = 1),
    uiOutput("plot_ui")
  ),
  mainPanel(
    ggvisOutput("plot"),
    tableOutput("mtc_table")
  )
))

服务器端代码(server.R):

library(ggvis)

shinyServer(function(input, output, session) {
  # A reactive subset of mtcars
  mtc <- reactive({ mtcars[1:input$n, ] })

  # A simple visualisation. In shiny apps, need to register observers
  # and tell shiny where to put the controls
  mtc %>%
    ggvis(~wt, ~mpg) %>%
    layer_points() %>%
    bind_shiny("plot", "plot_ui")

  output$mtc_table <- renderTable({
    mtc()[, c("wt", "mpg")]
  })
})

现在mtc是反应式表达式，实际上是一个函数（或者说它是吗？），其结果是一个数据框。然而，它被作为函数管道传递到了 ggvis 中。如果您尝试像这样传递结果数据框：

mtc() %>%  ggvis(~wt, ~mpg) %>%
layer_points() %>%
        bind_shiny("plot", "plot_ui")

Shiny会开始抱怨“没有活动的反应上下文不允许操作”。那么实际上正在发生什么？

我问这个问题的原因是我想返回额外的对象，我想在ggvis中使用它们。更准确地说，我想要更改x和y轴标签，其中标签在反应式表达式中计算，就像这样：

mtc <- reactive({ list(data=mtcars[1:input$n, ],
labx = "Computed x axis label",
laby = "Computed y axis label")
   })

mtc %>% ggvis(data=data,~wt,~mpg) %>% 
    layer_points() %>%
    add_axis("x",title=labx) %>%
    add_axis("y",title=laby) %>%
    bind_shiny("plot", "plot_ui")

有没有办法在 ggvis 调用中利用 mtc() 输出的结构？还是只能传递数据框并将数据放入数据框中？

或者还有另一种注册 ggvis 对象的方法吗？在这个问题中，ggvis 输出是通过 observe_ggvis 函数注册的，但似乎在当前的 ggvis 版本（0.3）中不存在该函数。

我正在使用 ggvis 0.3.0.1 和 shiny 0.10.0，R 版本为 3.1.1。

- mpiktas

Answer 1

在 ggvis 中可以通过“裸响应”将数据集传递给它。这样做时，当数据发生更改时，ggvis 将自动重新绘制数据，但不需要重新绘制整个图：

get_rct_df = reactive({  #code to change dataset from shiny input  )}
get_rct_df %>% ggvis() #rest of plotting code %>% bind_shiny("plot")

每当来自`get_rct_df`的数据发生更改时，这将更新绘图中的数据点（但不重新绘制整个图）。 这也意味着某些内容无法在不重新绘制整个图形的情况下更新（如绘图标签、`layer_model_predictions`方程式）。

您可以执行另一个建议并将整个图包装在反应式函数内：

reactive({
   get_rct_df %>% 
      ggvis() #rest of plotting code %>% 
      add_axis("x", title = input$title)
}) %>% bind_shiny("plot")

这将使您能够更新图的标题和其他部分。但这也会强制ggvis在发生更改时重新绘制整个图，而不仅仅是重新绘制数据。如果您尝试使用两种方法进行测试，方法1看起来会更“平滑”； ggvis具有内置的过渡动画，当您的数据发生变化时会自动播放。

- divide_by_zero

Answer 2

好的，我在这个答案中找到了解决方案。

mtc <- reactive({ list(data=mtcars[1:input$n, ],
    labx = "Computed x axis label",
    laby = "Computed y axis label")
})

reactive({
    dl <- mtc()
    dl$data %>% ggvis(data=data,~wt,~mpg) %>% 
    layer_points() %>%
    add_axis("x",title=dl$labx) %>%
    add_axis("y",title=dl$laby) 
 }) %>% bind_shiny("plot", "plot_ui")

技巧在于调用响应式函数是被计算的，因此您可以将为 ggvis 计算数据和实际绘制 ggvis 的过程分开。

- mpiktas