Ich versuche, eine Shiny-App zu schreiben, die die Dichte einer Variablen VAL nach Alters- (AGE) oder Geschlechtskategorien (SEX) grafisch darstellt. Der Benutzer wählt "SEX" oder "AGE" im Dropdown-Menü, und ich habe versucht, @ zu verwendfill = input$Group_select in ggplot und ggvis.

In ggplot:

output$plot <- renderPlot(ggplot(gdat[gdat$GFR==input$GFR_select,]) + 
                      aes(x= VAL, fill=input$Group_select) +
                      geom_density(adjust=input$slider1))

EDIT: Wie Docendo betonte, kann dies für ggplot mit aes_string behoben werden:

output$plot <- renderPlot(ggplot(gdat[gdat$GFR==input$GFR_select,]) + 
                              aes(x= VAL) +
                              geom_density(adjust=input$slider1, aes_string(fill=input$Group_select))): 

In ggvis:

gvis <- reactive(subset(gdat, GFR==input$GFR_select) %>% 
                 ggvis(x = ~VAL) %>% group_by_(input$Group_select) %>%
                 layer_densities(adjust = input$slider1) %>%
                 add_axis("y", title = "Density", ticks="none") %>%
                 scale_numeric("x", domain = c(0, 230)) ) 
gvis %>% bind_shiny("ggvis", "ggvis_ui")

LÖSUNG: Wenn Sie as.name (Eingabe $ Group_select) verwenden, wird das Diagramm ordnungsgemäß gerendert!

Dies ist (war) was gerendert wird:Imgur Link zu glänzender Ausgabe. Interessanterweise scheint group_by_ die Eingabe $ Group_select korrekt zu interpretieren, während die Eingabe $ Group_select in @ als Konstante behandelt wirfill=input$Group_select

Haben Sie eine Idee, wie ich die Diagramme korrekt rendern kann?

Hier ist der vollständige Shiny-Code:

ui.R

library(shiny)
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(ggvis)
shinyUI(fluidPage(
  titlePanel("eGFR in the ARIC study"),
  sidebarPanel(
    selectInput("Group_select",
                label=h3("By-Variable"),
                choices=c("AGE","SEX","ALL"),
                selected="SEX"),
    selectInput("GFR_select",
                label=h3("Creatinine Measure"),
                choices=c("BOTH", "CREATININE", "CYSTATIN", "MDRD"),
                selected="MDRD"),
    sliderInput("slider1", label = h3("Bandwith Adjustment"),
                min = 0.5, max = 4, value = 1)
  ),
  mainPanel(
    uiOutput("ggvis_ui"),
    ggvisOutput("ggvis"),
    plotOutput("plot")
  )
))

server.R

library(shiny)
source("helpers.R")
shinyServer(function(input, output) {
  gvis <- reactive(subset(gdat, GFR==input$GFR_select) %>% 
                     ggvis(x = ~VAL, fill = ~input$Group_select) %>% group_by_(input$Group_select) %>%
                     layer_densities(adjust = input$slider1) %>%
                     add_axis("y", title = "Density", ticks="none") %>%
                     scale_numeric("x", domain = c(0, 230)) ) 
  gvis %>% bind_shiny("ggvis", "ggvis_ui")
  output$plot <- renderPlot(ggplot(gdat[gdat$GFR==input$GFR_select,]) + 
                          aes(x= VAL, fill=input$Group_select) +


      geom_density(adjust=input$slider1))
})