Que es grafo estetico shiny

Tabla y gráfico de salida brillantes

¿Alguna vez has querido cambiar tus ggplots con el clic de un botón? ¿No sería agradable utilizar un menú desplegable para filtrar sus datos? R Shiny le permite a usted y a otros interactuar con su código a través de una interfaz web gráfica. Para este Extra, crearemos un cuadro de mando interactivo utilizando R Shiny.

Además, cuando se utilizan herramientas de aplicación web como R Shiny, siempre es útil tener una familiaridad básica y funcional con HTML y CSS. Podrás completar este Extra sin añadir nada de HTML o CSS, ¡pero la página web terminada no se verá tan bien! Si eres nuevo en los lenguajes de marcado web, los tutoriales en w3schools son un buen lugar para empezar.

Se le proporcionará un nuevo archivo llamado "app.R" que ya tiene algo de código escrito para usted. Este archivo le servirá como plantilla para crear su aplicación R Shiny. Echa un vistazo al código en acción haciendo clic en el botón Run App en la esquina superior derecha del editor de scripts.

Ahora, cierra la pestaña del navegador y vuelve a R studio. Echa un vistazo a tu consola. Dirán algo como "Listening on http://127.0.0.1:xxx". Esto significa que nuestra aplicación todavía se está ejecutando localmente, y no podremos ejecutar ningún código nuevo en R hasta que la detengamos. Haz clic en el icono de la señal de parada en la esquina superior derecha de tu consola para terminar la aplicación.

Gráfico de líneas en r shiny

El marco web Shiny permite fundamentalmente recoger valores de entrada de una página web, hacer que esas entradas estén fácilmente disponibles para la aplicación en R, y tener los resultados del código R escritos como valores de salida en la página web. En su forma más simple, una aplicación Shiny requiere una función de servidor para realizar los cálculos y una interfaz de usuario. Las aplicaciones Shiny tienen dos componentes, una definición de la interfaz de usuario y un script de servidor.

Shiny viene con una biblioteca de programación reactiva que se utiliza para estructurar la lógica de la aplicación. Al utilizar esta biblioteca, los cambios en los valores de entrada harán que se reejecuten de forma natural las partes adecuadas de su código R, lo que a su vez hará que se actualicen las salidas modificadas. El modelo de programación reactiva elimina la necesidad de código adicional para el manejo de eventos.

Gráfico de barras brillante R

Hay varios marcos diferentes para crear aplicaciones web a través de R, pero vamos a centrar nuestra atención en la vinculación de gráficos plotly con shiny - un paquete de R para crear aplicaciones web reactivas completamente en R. El modelo de programación reactiva de Shiny permite a los programadores de R aprovechar sus conocimientos existentes de R y crear aplicaciones web basadas en datos sin ninguna experiencia previa en programación web. Shiny en sí mismo es en gran medida agnóstico al motor utilizado para renderizar las vistas de datos (es decir, puede incorporar cualquier tipo de salida de R), pero el propio shiny también agrega algún soporte especial para interactuar con gráficos e imágenes estáticas de R (Chang 2017).

Este capítulo te enseña cómo utilizar gráficos plotly dentro de shiny, cómo conseguir que esos gráficos se comuniquen con otros tipos de vistas de datos, y cómo hacerlo todo de forma eficiente. La sección 17.1 proporciona una introducción al modelo de programación reactiva de shiny, la sección 17.2 muestra cómo aprovechar las entradas de plotly en shiny para coordinar múltiples vistas, la sección 17.3.1 muestra cómo responder a los cambios de entrada de manera eficiente, y la sección 17.4 demuestra algunas aplicaciones avanzadas.

Galería brillante

Los cuadros de mando suelen ser una buena forma de compartir los resultados de los análisis con otras personas. Elaborar un cuadro de mando con shiny requiere un conocimiento relativamente avanzado del lenguaje R, pero ofrece increíbles posibilidades de personalización.

Se recomienda que alguien que esté aprendiendo a utilizar dashboards con shiny tenga buenos conocimientos de transformación y visualización de datos, y se sienta cómodo depurando código y escribiendo funciones. ¡Trabajar con dashboards no es intuitivo cuando se empieza, y es difícil de entender a veces, pero es una gran habilidad para aprender y se hace mucho más fácil con la práctica!

En este manual hacemos hincapié en p_load() de pacman, que instala el paquete si es necesario y lo carga para su uso. También puede cargar los paquetes instalados con library() desde la base de R. Consulte la página sobre los fundamentos de R para obtener más información sobre los paquetes de R.

Si intenta reconstruir la aplicación utilizando estos archivos, tenga en cuenta la estructura de carpetas del proyecto R que se crea en el curso de la demostración (por ejemplo, carpetas para "data" y para "funcs").