如何从闪亮的编辑数据表中提取数据？

Question

我想创建一个闪亮的应用程序，用户必须在其中编辑数据表。 有代码包含可重现的示例：

library(shiny)
library(dplyr)
library(DT)
 
 
line<-c(1,1,1,1,1)
op<-c(155,155,155,156,156)
batch<-c(1,2,3,1,2)
voile<-c(1,NA,NA,NA,NA)
depot<-c(2,NA,2,NA,NA)
 
boe<-data.frame(line,op,batch)
 
ui <- fluidPage(
   
    # Application title
    titlePanel("test dust"),
   
    actionButton("refresh", label = "refresh"),
   
    DT::dataTableOutput("mytable"),
   
    actionButton("save", label = "save"),
 
)
 
# Define server logic required to draw a histogram
server <- function(input, output) {
   
    DTdust<- eventReactive(input$refresh, {
        DTdust <-data.frame(line,op,batch,voile,depot)
    })
   
    merged<-reactive({
        merged<-merge(boe,DTdust(),all.x = TRUE)
        })
   
    mergedfiltred<-reactive({
        mergedfiltred<- filter(merged(),is.na(voile)|is.na(depot) )
    })
   
    output$mytable = DT::renderDataTable( mergedfiltred(),editable = list(target = 'cell',
    disable = list(columns = c(1:3))),selection = 'none'
    )                                                                          
}
 
# Run the application
shinyApp(ui = ui, server = server)

我希望它能像这样工作：

当用户单击刷新按钮时，会读取

Dtdust.csv

（此处为模拟），然后将其与

boe.csv

（也是模拟）合并并过滤以仅获取没有 voile 和 depot col 结果的行。 并将此合并的过滤结果显示到可编辑的数据表中。

这部分有效。

我想从编辑后的数据表中提取数据以对其进行一些处理（提取行完成，将其绑定到 dtdust 上并另存为 dtdust.csv。但我认为没关系。） 我在提取编辑后的数据表时遇到麻烦。 我看到一些使用经典数据框执行此操作的示例，但它不适用于反应式数据框。

Answer 1

您需要定义一个

reactiveValues

数据框。 然后，每当通过

observeEvent

修改任何单元格时，您都需要通过

mytable_cell_edit

更新它。更新后的数据帧现在可以在服务器端使用，并且其中一部分现在打印在第二个表中。您可以使用

DF1$data

进行进一步分析或子集化。 完整更新的代码如下。

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

line<-c(1,1,1,1,1)
op<-c(155,155,155,156,156)
batch<-c(1,2,3,1,2)
voile<-c(1,NA,NA,NA,NA)
depot<-c(2,NA,2,NA,NA)

boe<-data.frame(line,op,batch)

ui <- fluidPage(
  
  # Application title
  titlePanel("test dust"),
  
  actionButton("refresh", label = "refresh"),
  
  DTOutput("mytable"), DTOutput("tb2"),
  
  actionButton("save", label = "save"),
  
)

# Define server logic required to draw a histogram
server <- function(input, output) {
  DF1 <- reactiveValues(data=NULL)
  
  DTdust<- eventReactive(input$refresh, {
    req(input$refresh)
    DTdust <-data.frame(line,op,batch,voile,depot)
  })
  
  merged<-reactive({
    req(DTdust())
    merged<-merge(boe,DTdust(),all.x = TRUE)
  })
  
  mergedfiltred<-reactive({
    mergedfiltred <- filter(merged(),is.na(voile)|is.na(depot) )
    DF1$data <- mergedfiltred
    mergedfiltred
  })
  
  output$mytable = renderDT( 
    mergedfiltred(),
    editable = list(target = 'cell', disable = list(columns = c(1:3))), selection = 'none'
  )
  
  observeEvent(input$mytable_cell_edit, {
    info = input$mytable_cell_edit
    str(info)
    i = info$row
    j = info$col  
    v = info$value
    
    DF1$data[i, j] <<- DT::coerceValue(v, DF1$data[i, j])
  })
  
  output$tb2 <- renderDT({
    df2 <- DF1$data[,2:5]
    plen <- nrow(df2)
    datatable(df2, class = 'cell-border stripe',
              options = list(dom = 't', pageLength = plen, initComplete = JS(
                "function(settings, json) {",
                "$(this.api().table().header()).css({'background-color': '#000', 'color': '#fff'});",
                "}")))
    
  })
  
}

# Run the application
shinyApp(ui = ui, server = server)

Answer 2

我终于自己找到了解决办法。 这就是我所做的：

    output$x2 = DT::renderDataTable({
        req(dat$x2)
        DT::datatable(dat$x2)
    })
    dat <- reactiveValues()
   
    # update edited data
    observeEvent(input$mytable_cell_edit, {
        data_table <- dat$x2
        data_table[input$mytable_cell_edit$row, input$mytable_cell_edit$col] <- as.numeric(input$mytable_cell_edit$value)
        dat$x2 <- data_table
    })