在R Shiny中读取文件

RustyStatistician

因此，我正在R Shiny中构建一个需要用户上传.csv文件的应用程序。一旦由R Shiny读入，我不确定如何实际操纵该对象以使用。常规代码语法如下：

UI文件：

#ui.R
# Define UI for random distribution application 
shinyUI(fluidPage(

  # Application title
  titlePanel("ORR Simulator"),

  # Sidebar with controls to select the random distribution type
  # and number of observations to generate. Note the use of the
  # br() element to introduce extra vertical spacing
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
          fileInput('file1', 'Select the XXX.csv file',
                accept=c('text/csv','text/comma-separated-values,text/plain','.csv')),
      tags$hr(),
          fileInput('file2', 'Select the YYY.csv file',
                accept=c('text/csv','text/comma-separated-values,text/plain','.csv')),
      tags$hr(),
     numericInput("S", "Number of simulations to run:", 100),

       mainPanel(
plotOutput("plot")
    )
  )
))

服务器文件：

#server.R
library(shiny)

shinyServer(function(input, output) {

text1 <- renderText({input$file1})
text2 <- renderText({input$file2})

file1 = read.csv(text1)
file2 = read.csv(text2)

output$plot <- renderPlot({

plot(file1[,1],file2[,2])

})


})

因此，我希望text1和text2包含包含文件所在路径的字符串，但事实并非如此。Ultimatley我只希望能够读取两个数据集，并从那里能够基于这两个数据集进行分析并输出。

当然，使用renderText可能也是一个错误的主意，因此，关于如何更好地实现此目的的任何建议都将受到赞赏。

Xiongbing Jin

http://shiny.rstudio.com/gallery/file-upload.html就是一个很好的例子。但是为了完整起见，我在下面提供了工作答案。关键是您应该使用来引用文件file$datapath，并检查输入是否为NULL（当用户尚未上传文件时）。

服务器

#server.R
library(shiny)

shinyServer(function(input, output) {

    observe({
        file1 = input$file1
        file2 = input$file2
        if (is.null(file1) || is.null(file2)) {
            return(NULL)
        }
        data1 = read.csv(file1$datapath)
        data2 = read.csv(file2$datapath)
        output$plot <- renderPlot({
            plot(data1[,1],data2[,2])
        })
    })

})

用户界面

library(shiny)

#ui.R
# Define UI for random distribution application 
shinyUI(fluidPage(

    # Application title
    titlePanel("ORR Simulator"),

    # Sidebar with controls to select the random distribution type
    # and number of observations to generate. Note the use of the
    # br() element to introduce extra vertical spacing
    sidebarLayout(
        sidebarPanel(
            fileInput('file1', 'Select the XXX.csv file',
                      accept=c('text/csv','text/comma-separated-values,text/plain','.csv')),
            tags$hr(),
            fileInput('file2', 'Select the YYY.csv file',
                      accept=c('text/csv','text/comma-separated-values,text/plain','.csv')),
            tags$hr(),
            numericInput("S", "Number of simulations to run:", 100)
        ),
        mainPanel(
            plotOutput("plot")
        )
    ))
)

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