數據表（DT）閃亮 - >步驟爲滑塊範圍在過濾器

Question

我有一個數據表篩選器的問題。我的數據非常大（> 5000000行），包括一些數字和因子列。 Datatable用於過濾數字列滑塊，如果不是範圍的「步驟」，一切都會很好。 有什麼辦法讓步驟更加精細？

示例代碼：

library(shiny) 
library(DT) 
library(ggplot2) 

x <- as.numeric(1:1000000) 
y <- as.numeric(1:1000000) 
data <- data.frame(x,y) 

shinyApp(
    ui = fluidPage(dataTableOutput('tbl'), 
       plotOutput('plot1')), 
    server = function(input, output) { 
    output$tbl = renderDataTable({ 
     datatable(data, filter = "top", options = list(
     pageLength = 300, lengthMenu = c(100,200,300,400,500,600) 
    )) 
    }) 
    output$plot1 = renderPlot({ 
     filtered_data <- input$tbl_rows_all 
     ggplot(data = filtered_data, aes(x = x,y = y)) + geom_line() 
    }) 
    } 
) 

感謝您的幫助！

乾杯

我可以用JQuery嗎？我發現這個問題在stackoverflow which might be usefull，但我不知道我可以如何實現它到我的數據表。

Answer 1

可以在DT

1）添加sliderInput每個數值列（在服務器側濾波器不可能使用loop或lapply）

2）subseting

3創建reactive）呈現附加數據

例如

library(shiny) 
library(DT) 
library(ggplot2) 

q <- as.numeric(1:1000) 
w <- as.numeric(1:1000) 
e <- as.numeric(1:1000) 
r <- as.numeric(1:1000) 
t <- as.numeric(1:1000) 
y <- as.numeric(1:1000) 
u <- as.numeric(1:1000) 
i <- as.numeric(1:1000) 
o <- as.numeric(1:1000) 
data <- data.frame(q,w,e,r,t,y,u,i,o) 

shinyApp(
    ui = fluidPage(
    fluidRow(uiOutput("filter_ui")), 
    dataTableOutput('tbl'), 
    plotOutput('plot1') 
), 
    server = function(input, output) { 
    output$filter_ui = renderUI({ 
     lapply(colnames(data),function(i) { 
     column(
      width = round(12/ncol(data),0),sliderInput(
      paste0("s",i),min = min(data[[i]]), 
      max = max(data[[i]]),step = 100 , 
      value = c(min(data[[i]]),max(data[[i]])),label = i 
     ) 
     ) 
     }) 
    }) 
    data_1 = reactive({ 
     data_ = data 
     for (i in colnames(data)) { 
     data_ = data_[data_[[i]] <= input[[paste0("s",i)]][2] & 
         data_[[i]] >= input[[paste0("s",i)]][1],] 
     } 
     data_ 
    }) 

    output$tbl = renderDataTable({ 
     DT::datatable(data_1(), options = list(
     pageLength = 300, lengthMenu = c(100,200,300,400,500,600) 
    )) 
    }) 
    output$plot1 = renderPlot({ 
     ggplot(data = data_1(), aes(x = q,y = w)) + geom_line() 
    }) 
    } 
)