我想创建一个闪亮的应用程序,用户必须在其中编辑数据表。 有包含可复制示例的代码:
library(shiny)
library(dplyr)
library(DT)
line<-c(1,1,1,1,1)
op<-c(155,155,155,156,156)
batch<-c(1,2,3,1,2)
voile<-c(1,NA,NA,NA,NA)
depot<-c(2,NA,2,NA,NA)
boe<-data.frame(line,op,batch)
ui <- fluidPage(
# Application title
titlePanel("test dust"),
actionButton("refresh", label = "refresh"),
DT::dataTableOutput("mytable"),
actionButton("save", label = "save"),
)
# Define server logic required to draw a histogram
server <- function(input, output) {
DTdust<- eventReactive(input$refresh, {
DTdust <-data.frame(line,op,batch,voile,depot)
})
merged<-reactive({
merged<-merge(boe,DTdust(),all.x = TRUE)
})
mergedfiltred<-reactive({
mergedfiltred<- filter(merged(),is.na(voile)|is.na(depot) )
})
output$mytable = DT::renderDataTable( mergedfiltred(),editable = list(target = 'cell',
disable = list(columns = c(1:3))),selection = 'none'
)
}
# Run the application
shinyApp(ui = ui, server = server)
我希望这样工作—>
当用户选择刷新按钮时。读取Dtdust.csv(此处已模拟),然后将其与boe.csv(也已模拟)合并为一个过滤器,以仅获得没有结果的行,用于voile和depot col。 并显示此合并的过滤后的可编辑数据表。
这部分有效。
我想从编辑的数据表中提取数据以对其进行一些处理(提取完成的行,将其在dtdust上rbind并另存为dtdust.csv。但是我认为可以。) 我无法提取已编辑的数据表。 我看到一些例子可以用经典的数据框来做到这一点,但不适用于反应式数据框。
我是Beeginner,所以如果您能对自己的答案进行很多评论,我不仅可以学习ctrl + c ctrl + v,而且还可以学习如何:)
谢谢
答案 0 :(得分:0)
您需要定义一个reactiveValues
数据帧。然后,无论何时通过observeEvent
修改任何单元格,都需要通过mytable_cell_edit
更新它。现在,更新的数据框可在服务器端使用,并且其一部分现在将打印在第二个表中。您可以使用DF1$data
进行进一步的分析或子设置。完整的更新代码如下。
library(shiny)
library(dplyr)
library(DT)
line<-c(1,1,1,1,1)
op<-c(155,155,155,156,156)
batch<-c(1,2,3,1,2)
voile<-c(1,NA,NA,NA,NA)
depot<-c(2,NA,2,NA,NA)
boe<-data.frame(line,op,batch)
ui <- fluidPage(
# Application title
titlePanel("test dust"),
actionButton("refresh", label = "refresh"),
DTOutput("mytable"), DTOutput("tb2"),
actionButton("save", label = "save"),
)
# Define server logic required to draw a histogram
server <- function(input, output) {
DF1 <- reactiveValues(data=NULL)
DTdust<- eventReactive(input$refresh, {
req(input$refresh)
DTdust <-data.frame(line,op,batch,voile,depot)
})
merged<-reactive({
req(DTdust())
merged<-merge(boe,DTdust(),all.x = TRUE)
})
mergedfiltred<-reactive({
mergedfiltred <- filter(merged(),is.na(voile)|is.na(depot) )
DF1$data <- mergedfiltred
mergedfiltred
})
output$mytable = renderDT(
mergedfiltred(),
editable = list(target = 'cell', disable = list(columns = c(1:3))), selection = 'none'
)
observeEvent(input$mytable_cell_edit, {
info = input$mytable_cell_edit
str(info)
i = info$row
j = info$col
v = info$value
DF1$data[i, j] <<- DT::coerceValue(v, DF1$data[i, j])
})
output$tb2 <- renderDT({
df2 <- DF1$data[,2:5]
plen <- nrow(df2)
datatable(df2, class = 'cell-border stripe',
options = list(dom = 't', pageLength = plen, initComplete = JS(
"function(settings, json) {",
"$(this.api().table().header()).css({'background-color': '#000', 'color': '#fff'});",
"}")))
})
}
# Run the application
shinyApp(ui = ui, server = server)
答案 1 :(得分:0)
您好,谢谢您的解决方案@YBS。 在问完这里半小时后,我终于找到了解决方案……(我以前花了数小时的时间)。 我在做什么:
output$x2 = DT::renderDataTable({
req(dat$x2)
DT::datatable(dat$x2)
})
dat <- reactiveValues()
# update edited data
observeEvent(input$mytable_cell_edit, {
data_table <- dat$x2
data_table[input$mytable_cell_edit$row, input$mytable_cell_edit$col] <- as.numeric(input$mytable_cell_edit$value)
dat$x2 <- data_table
})
祝你有美好的一天