ユーザーの入力に応じて、光沢のあるアプリでpdfをダウンロードする方法は？

Question

私はテーブルを作成し、私の輝くアプリで生成されたバープロットをpdfレポートとしてダウンロードできるようにします。ローカルコンピュータで初めてアプリケーションを起動したときに、選択した入力でレポートを生成できますが、入力を切り替えると、pdfの新しい入力のレポートは生成されません。

は、ここに私のUIコード

require(shiny) 
require(shinydashboard) 
require(ggplot2) 
require(ggthemes) 

sample <- read.csv("new_sample2.csv", stringsAsFactors = FALSE) 

header <- dashboardHeader(title = "XYZ School Student Dashboard", titleWidth = 370) 

body <- dashboardBody(
tags$head(tags$style(HTML(' 
    .main-header .logo { 
         font-family: "Georgia", Times, "Times New Roman", serif; 
         font-weight: bold; 
         font-size: 20px; 
         } 
         '))), 
fluidRow(
column(width = 9, 
box(title = "Selected Student", width = NULL, solidHeader = TRUE, status = "info", 
      textOutput("summary1"), 
      textOutput("summary2"), 
      textOutput("summary3") 
), 

     box(title = "Marks card", status = "info", width = NULL, solidHeader = TRUE, collapsible = TRUE, 
      tableOutput("table")), 
     box(title = "Marks card bar plot", status = "info", width = NULL, solidHeader = TRUE, collapsible = TRUE, 
      plotOutput("plot")) 
), 

column(width = 3, 
     box(title = "Select", background = "blue" ,width = NULL, 
      selectInput("class", "Class", unique(sample$class)), 
      selectInput("name", "Name", unique(sample$name)), 
      selectInput("exams", "Exams", choices = c("1st Periodic Test", "1st Term", "2nd Periodic Test", 
                "2nd Term", "3rd Periodic Test", "4th Periodic Test", 
                "Final")), 

      "Note: In the Bar Plot", 
      br(), 
      "1. The black line is the average class mark for that particular subject.", 
      br(), 
      "2. The red line is the pass mark for that particular subject.", 
      hr(), 
      downloadButton("downloadReport", "Download report") 
      ) 
     ) 
) 
) 


ui <- dashboardPage(skin = "blue", 
    header, 
     dashboardSidebar(disable = TRUE), 
     body 
) 

だと、ここで私のサーバーコード

server <- function(input, output, session){ 

output$summary1 <- renderText({ 
paste("Student Name: ", input$name) 
}) 

output$summary2 <- renderText({ 
paste("Class: ", input$class) 
}) 
output$summary3 <- renderText({ 
paste("Examination: ", input$exams) 
}) 


getdataset <- reactive({ 
dataset <- sample[sample$class == input$class & sample$name == input$name & sample$examination == input$exams, ] 
}) 

observe({ 
classInput <- input$class 
updateSelectInput(session, "name", choices = sample$name[sample$class == classInput]) 
}) 

output$table <- renderTable({ 
dataset <- getdataset() 
dataset[, c("date", "subject", "maximum_mark", "pass_mark", "obtain_mark", "class_ave", "pc", "exam_pc")] 
}) 

plotInput <- reactive({ 
df <- getdataset() 
ggplot(df, aes(x = subject, y = obtain_mark)) + 
    theme_fivethirtyeight() + 
    geom_bar(stat = "identity", fill = "#006699") + 
    geom_text(aes(label = obtain_mark),vjust = -0.4) + 
    geom_errorbar(data = getdataset(), 
       aes(y = class_ave, ymax = class_ave, 
        ymin = class_ave), colour = "#000000") + 
    geom_errorbar(data = getdataset(), 
       aes(y = pass_mark, ymax = pass_mark, 
        ymin = pass_mark), colour = "red") + 
    labs(title = paste(input$name,"'s", input$exams, "marks"), x = "", y = "Marks") + 
    theme(axis.text=element_text(size=10, face = "bold") 
) 
}) 

output$plot <- renderPlot({ 
print(plotInput()) 
}) 

output$downloadReport <- downloadHandler(
filename = "Student-report.pdf", 
content = function(file){ 
    inputEnv <- new.env() 
    inputEnv$class <- input$class 
    inputEnv$name <- input$name 
    inputEnv$exams <- input$exams 
    inputEnv$data <- getdataset() 
    out = rmarkdown::render("student_report.Rmd", envir = inputEnv) 
    file.rename(out, file) 
    } 
    ) 
    } 

shinyApp(ui, server) 

これは私がapp.Rがある同じフォルダに配置している.Rmdファイルであるのです。

--- 
title: "school_report" 
author: "Management" 
date: "May 4, 2016" 
output: pdf_document 
--- 

```{r echo=FALSE} 
plotInput() 
``` 

```{r echo=FALSE} 
dataset <- getdataset() 
dataset[, c("date", "subject", "maximum_mark", "pass_mark", "obtain_mark", "class_ave", "pc", "exam_pc")] 
``` 

このデータは、学校で行われた試験で学生が採点したマークのサンプルです。

head(sample) 
class name  examination  date  subject maximum_mark pass_mark obtain_mark pc class_ave 
1 1 Adison 1st Periodic Test 2015-03-23  English-I  20   8   14  70  15 
2 1 Adison 1st Periodic Test 2015-03-24 Mathematics  20   8   19  95  16 
3 1 Adison 1st Periodic Test 2015-03-25  Science  20   8   18  90  12 
4 1 Adison 1st Periodic Test 2015-03-26   Hindi  20   8   20 100  15 
5 1 Adison 1st Periodic Test 2015-03-27 Social Studies  20   8   19  95  11 
6 1 Adison 1st Periodic Test 2015-03-28   M.M  20   8   20 100  14 
exam_pc 
1 92.86 
2 92.86 
3 92.86 
4 92.86 
5 92.86 
6 92.86 

tail(sample) 
    class name examination  date  subject maximum_mark pass_mark obtain_mark pc class_ave 
1851 2 Denver  Final 2015-12-10 English-II   100  40   93 93  59 
1852 2 Denver  Final 2015-12-02  Drawing   50  20   25 50  34 
1853 2 Denver  Final 2015-11-30   GK   50  20   50 100  42 
1854 2 Denver  Final 2015-12-01 Moral Science   50  20   50 100  41 
1855 2 Denver  Final 2015-12-02  Dictation   25  10   25 100  20 
1856 2 Denver  Final 2015-11-30 Hand Writing   25  10   25 100  20 
     exam_pc 
1851 87.89 
1852 87.89 
1853 87.89 
1854 87.89 
1855 87.89 
1856 87.89 

本当にありがとうございます。

Answer 1

私はこれに戻るにはこの時間がかかりましたことをお詫びします。私が何をしたのかを見た後、思い出されたよりも少し複雑だったことが分かります。

はここに私の例のアプリのコード

library(shiny) 
library(ggplot2) 
library(magrittr) 

ui <- shinyUI(
    fluidPage(
    column(
     width = 2, 
     selectInput(
     inputId = "x_var", 
     label = "Select the X-variable", 
     choices = names(mtcars) 
    ), 
     selectInput(
     inputId = "y_var", 
     label = "Select the Y-variable", 
     choices = names(mtcars) 
    ), 
     selectInput(
     inputId = "plot_type", 
     label = "Select the plot type", 
     choices = c("scatter plot", "boxplot") 
    ), 
     downloadButton(
     outputId = "downloader", 
     label = "Download PDF" 
    ) 
    ), 
    column(
     width = 3, 
     tableOutput("table") 
    ), 
    column(
     width = 7, 
     plotOutput("plot") 
    ) 
) 
) 

server <- shinyServer(function(input, output, session){ 

    #**************************************** 
    #* Reactive Values 

    table <- reactive({ 
    mtcars[, c(input[["x_var"]], input[["y_var"]])] 
    }) 

    plot <- reactive({ 
    p <- ggplot(data = mtcars, 
       mapping = aes_string(x = input[["x_var"]], 
            y = input[["y_var"]])) 
    if (input[["plot_type"]] == "scatter plot") 
    { 
     p + geom_point() 
    } 
    else 
    { 
     p + geom_boxplot() 
    } 
    }) 

    #**************************************** 
    #* Output Components 

    output$table <- 
    renderTable({ 
     table() 
    }) 

    output$plot <- 
    renderPlot({ 
     plot() 
    }) 

    #**************************************** 
    #* Download Handlers 

    output$downloader <- 
    downloadHandler(
     "results_from_shiny.pdf", 
     content = 
     function(file) 
     { 
      rmarkdown::render(
      input = "report_file.Rmd", 
      output_file = "built_report.pdf", 
      params = list(table = table(), 
          plot = plot()) 
     ) 
      readBin(con = "built_report.pdf", 
        what = "raw", 
        n = file.info("built_report.pdf")[, "size"]) %>% 
      writeBin(con = file) 
     } 
    ) 
}) 

shinyApp(ui, server) 

だし、ここに

--- 
title: "Parameterized Report for Shiny" 
output: pdf_document 
params: 
    table: 'NULL' 
    plot: 'NULL' 
--- 

```{r} 
params[["plot"]] 
``` 

```{r} 
params[["table"]] 
``` 

いくつかのハイライトはでparamsの存在

• お知らせを探すために（report_file.Rmdを受ける権利）私のRMDでありますRMarkdownスクリプトのYAMLフロントマント。これにより、呼び出すときにスクリプトで使用する値のリストを渡すことができますrmarkdown::render(..., params = list(...))
• 私は常にダミーファイルに自分のPDFを構築します。そうすれば見つけるのは簡単です。
• 私がダミーファイルを作成する理由は、ダウンロードハンドラを動作させるためには、PDFのビット内容を読み取ってwriteBinを使用してfile引数にプッシュする必要があります。私のdownloadHandler工事を見てください。
• パラメータ化されたレポートを使用すると、rmarkdownスクリプトで出力を再作成する必要がありません。この作業はShinyアプリケーションで行われました。パラメータ化されたレポートはオブジェクトを正しく送信するのに役立ちます。 ファイルを前後に渡すのと全く同じではありませんが（それが簡単なのであれば、私はそれを知りたい）。

ここでパラメータ化レポートについて詳しく読む：http://rmarkdown.rstudio.com/developer_parameterized_reports.html