несколько group_by в блестящем приложении

Question

У меня блестящее приложение, которое принимает фрейм данных и применяет group_by из dplyr. Я могу сделать так, чтобы он принимал одну группу, но я бы хотел, чтобы selectInput принимал несколько переменных группировки.

Я могу обойти эту проблему, добавив еще один selectInput, а затем передав его в оператор group_by, но я бы хотел, чтобы это распространялось на произвольное количество переменных. Поэтому мне нужен один selectInput для принятия нескольких аргументов.

Простое добавление multiple = TRUE не передает переменные таким образом, который group_by понимает, и этот ответ Я не смог адаптироваться сейчас, когда group_by_ устарел

Примечание,

Полная версия этого приложения использует fileInput, а не жестко закодированный набор данных, следовательно, вызовы renderUI и reactive

library(shiny)
library(DT)
library(dplyr)

ui <- fluidPage(

  titlePanel("app"),

  sidebarLayout(
    sidebarPanel(

      uiOutput("groups")

    ),


    mainPanel(

      DT::dataTableOutput("summary")
    )
  )
)


server <- function(input, output) {
  mydata <- reactive({structure(list(School = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 
                                                          2L, 1L, 1L, 2L, 2L), .Label = c("School1", "School2"), class = "factor"), 
                                     Town = structure(c(1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 
                                                        2L, 1L), .Label = c("Levin", "Wellington"), class = "factor"), 
                                     Income = c(6314L, 3546L, 3541L, 846684L, 231123L, 564564L, 
                                                545L, 1325L, 484L, 51353L, 465546L, 564546L)), .Names = c("School", 
                                                                                                          "Town", "Income"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -12L
                                                                                                          ))})



  output$groups <- renderUI({
    df <- mydata()
    selectInput(inputId = "grouper", label = "Group variable", choices = names(df), multiple = TRUE)
  })




  summary_data <- reactive({
    req(input$grouper)
    mydata() %>%
      dplyr::group_by(!!rlang::sym(input$grouper)) %>%
      dplyr::summarise(mean_income = mean(Income), na.rm = TRUE)
  })

  output$summary <- DT::renderDataTable({
    DT::datatable(summary_data())
  })



}

shinyApp(ui, server)

Answer 1

Ответом на это, как отметил Рену в комментариях, было заменить !! на !!! и sym на syms (это позволяет group_by принимать список переменных, а не одна переменная.

library(shiny)
library(DT)
library(dplyr)

ui <- fluidPage(

  titlePanel("app"),

  sidebarLayout(
    sidebarPanel(

      uiOutput("groups")

    ),


    mainPanel(

      DT::dataTableOutput("summary")
    )
  )
)


server <- function(input, output) {
  mydata <- reactive({structure(list(School = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 
                                                          2L, 1L, 1L, 2L, 2L), .Label = c("School1", "School2"), class = "factor"), 
                                     Town = structure(c(1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 
                                                        2L, 1L), .Label = c("Levin", "Wellington"), class = "factor"), 
                                     Income = c(6314L, 3546L, 3541L, 846684L, 231123L, 564564L, 
                                                545L, 1325L, 484L, 51353L, 465546L, 564546L)), .Names = c("School", 
                                                                                                          "Town", "Income"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -12L
                                                                                                          ))})



  output$groups <- renderUI({
    df <- mydata()
    selectInput(inputId = "grouper", label = "Group variable", choices = names(df), multiple = TRUE)
  })




  summary_data <- reactive({
    req(input$grouper)
    mydata() %>%
      dplyr::group_by(!!!rlang::syms(input$grouper)) %>%
      dplyr::summarise(mean_income = mean(Income), na.rm = TRUE)
  })

  output$summary <- DT::renderDataTable({
    DT::datatable(summary_data())
  })



}

shinyApp(ui, server)