Shinyのdplyr機能のインタラクティブなバージョンを構築する

Question

私は、ユーザーが選択した複数のテキストファイルを処理するShinyアプリケーションを構築しています。 出力は、数百万の行と数十の列を持つ巨大なデータフレームです。 私は今、ユーザーが対話的に行をフィルタリングし、列を選択し、列を要約できるようにしたいと考えています（mean、sd、max、min、sumなどの関数リストから選択することによって）。その結果、ユーザー選択ごとのデータを要約したデータフレームが小さくなります。基本的に、dplyrライブラリの基本機能を実装するGUIを作成する必要があります。

一般的に、GUI要素を手動で作成し、いくつかのdplyrコマンドを使ってそれらをサーバー機能に供給することで、その方法を知っています。これはきわめて標準的な機能（データフレームをフィルタリングして要約するGUI）であると思われるので、最初から構築を開始する前に、そのままの状態で使用することも、出発点として使うこともできます。 。

Answer 1

私はあなたがrpivotTableあなたは後にしているかなりのものではありませんでしたが、私は重い物を持ち上げるのいくつかを行うように構成することができると思い、

ここで操作のためのrpivotTable、DTを使用して（例だと言った知っていますdata.frameを表示するには、rvestはDOMからのinnerHTMLプロパティを解析するために、）は、クライアント側からテーブルオブジェクトを渡すために優れたデータフォーマットであるが、これはコンセプトの証明である可能性があります

ui.R

library(shiny) 
library(DT) 
library(rpivotTable) 

FullPage <- fluidPage(
    DT::dataTableOutput('aSummaryTable'), 
    rpivotTableOutput('RESULTS') 
) 

FullPage 

server.R：

library(shiny) 
library(rpivotTable) 
library(DT) 
library(rvest) 

function(input, output, session) { 

    # Make some sample data 
    qbdata <- reactive({ 
    expand.grid(LETTERS,1:3) 
    }) 

    # Clean the html and store as reactive 
    summarydf <- eventReactive(input$myData,{ 
    input$myData %>% 
     read_html %>% 
     html_table(fill = TRUE) %>% 
     # Turns out there are two tables in an rpivotTable, we want the second 
     .[[2]] 

    }) 

    # show df as DT::datatable 
    output$aSummaryTable <- DT::renderDataTable({ 
     datatable(summarydf(), rownames = FALSE) 
    }) 

    # Whenever the config is refreshed, call back with the content of the table 
    output$RESULTS <- renderRpivotTable({ 
    rpivotTable(
     qbdata(), 
     onRefresh = 
     htmlwidgets::JS("function(config) { 
          Shiny.onInputChange('myData', document.getElementById('RESULTS').innerHTML); 
         }") 
    ) 
    }) 

}