Shinyのリアクティブ関数からデータを取得して同じDFに新しい列を作成する方法

Question

以下のスクリプトでは、ShinyがPostgresSQLのデータをリアクティブ関数としてフェッチしています。そのリアクティブ関数の出力を操作したいのです私たちはデータフレームで行います）、私はそれをrenderPlot関数に渡して、私が望む出力を得ることができます。

私はこの作業をどのように行うかを教えてくれて本当に助けになります。リアクション機能の処理時にエラーが発生していると考えてエラーメッセージを表示していません。

ありがとうございました！高く評価。

#server side operation 

library(shiny) 
library(dplyr) 
library(ggplot2) 
library(DBI) 
library(RPostgreSQL) 

drv <- dbDriver("PostgreSQL") 
con <-dbConnect(drv,dbname = "", host = "valid credentials", port = 5439, 
      user = "USER", password = "password") 

dates <- seq(as.Date(as.character(Sys.Date() - 33)), as.Date(as.character(Sys.Date() - 1)), by = 1) 


shinyServer(function(input, output, session) { 

generate <- function(dates){ 

listofdfs <- list() #Create a list in which you intend to save your df's. 

for (i in 1:length(dates)){ 



data <- reactive({dbGetQuery(con, sprintf("select Column A, CAST (date AS date), id from My_Table 
             where id =", input$user_id," and 
             date <= '%s' and date >= '%s'- INTERVAL '7 days'", dates[i], dates[i])) 


data$Column_A_mean <- mean(data[,1]) #creating a new column like we do in a data frame (DF) 
    }) 

listofdfs[[i]] <- data() # save your dataframes into the list 
} 

return(listofdfs) #Return the list of dataframes. 
} 


df <- do.call("rbind", generate(dates)) 

output$Coolplot <- renderPlot({ 
ggplot(data = df, aes(date)) + 
    geom_line(aes(y = Column A, colour = "Column A"))+ 
    geom_line(aes(y = Column_A_mean, colour = "Column_A_mean")) 
    }) 

    }) 

Answer 1

はあなたがreactiveから関数を呼び出すことができ、たとえば、機能のうち、reactiveを配置する必要があります：あなたがループ内で反応性を置くことができない

shinyServer(function(input, output, session) { 

    generate <- function(dates){ 
    listofdfs <- list() #Create a list in which you intend to save your df's. 
    for (i in 1:length(dates)){ 
     data <- dbGetQuery(con, sprintf("select Column A, CAST (date AS date), id from My_Table 
               where id =", input$user_id," and 
               date <= '%s' and date >= '%s'- INTERVAL '7 days'", dates[i], dates[i])) 
     data$Column_A_mean <- mean(data[,1]) #creating a new column like we do in a data frame (DF) 
     listofdfs[[i]] <- data() # save your dataframes into the list 
    } 
    return(listofdfs) #Return the list of dataframes. 
    } 

    df <- reactive({do.call("rbind", generate(dates))}) 

    output$Coolplot <- renderPlot({ 
    ggplot(data = df(), aes(date)) + 
     geom_line(aes(y = Column A, colour = "Column A"))+ 
     geom_line(aes(y = Column_A_mean, colour = "Column_A_mean")) 
    }) 

})