В Rshiny, Как заменить старые вкладки с новым путем selectInpout

Question

Вот это существующий пример

library(shiny) 
runExample("06_tabsets") 

И вы увидите, вы можете выбрать тип распределения в радиокнопках и есть три вкладки «земля», «Резюме »и« Таблица ».

Мой вопрос в том, как я могу добавить selectInput под sliderInput (количество наблюдений) с двумя значениями. По умолчанию используется значение «NULL», второе - «1». После того, как пользователи выбрали «1», предыдущие три вкладки исчезли. Вместо этого новая вкладка будет отображать все содержимое.

Answer 1

Это модифицированные «06_tabsets». Добавляется вход выбора, и пользовательский интерфейс создается в зависимости от выбора. Единственное различие заключается в том, что не используется NULL, а два варианта. Я мог бы запустить его с помощью NULL. Позвольте мне знать, если это помогает.

ui.R

library(shiny) 

    # Define UI for random distribution application 
    shinyUI(fluidPage(

      # Application title 
      titlePanel("Tabsets"), 

      # 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(
          radioButtons("dist", "Distribution type:", 
             c("Normal" = "norm", 
              "Uniform" = "unif", 
              "Log-normal" = "lnorm", 
              "Exponential" = "exp")), 
          br(), 

          sliderInput("n", 
             "Number of observations:", 
             value = 500, 
             min = 1, 
             max = 1000), 
          selectInput("contentSelect", "Select content to dislay:", choices = c("1", "2"), selected = 1) 
        ), 

        # Show a tabset that includes a plot, summary, and table view 
        # of the generated distribution 
        mainPanel(
          uiOutput("content") 
        ) 
      ) 
    )) 

server.R

library(shiny) 

    # Define server logic for random distribution application 
    shinyServer(function(input, output) { 

      # Reactive expression to generate the requested distribution. 
      # This is called whenever the inputs change. The output 
      # functions defined below then all use the value computed from 
      # this expression 
      data <- reactive({ 
        dist <- switch(input$dist, 
            norm = rnorm, 
            unif = runif, 
            lnorm = rlnorm, 
            exp = rexp, 
            rnorm) 

        dist(input$n) 
      }) 

      # Generate a plot of the data. Also uses the inputs to build 
      # the plot label. Note that the dependencies on both the inputs 
      # and the data reactive expression are both tracked, and 
      # all expressions are called in the sequence implied by the 
      # dependency graph 

      output$plot <- renderPlot({ 
        dist <- input$dist 
        n <- input$n 

        hist(data(), 
         main=paste('r', dist, '(', n, ')', sep='')) 
      }) 

      # Generate a summary of the data 
      output$summary <- renderPrint({ 
        summary(data()) 
      }) 

      # Generate an HTML table view of the data 
      output$table <- renderTable({ 
        data.frame(x=data()) 
      }) 
      output$textA <- renderText({ 
        paste(input$contentSelect, " A") 
      }) 

      observeEvent(input$contentSelect, { 
        if (input$contentSelect == "1") { 
          output$content <- renderUI({ 
            tabsetPanel(type = "tabs", 
               tabPanel("Plot", plotOutput("plot")), 
               tabPanel("Summary", verbatimTextOutput("summary")), 
               tabPanel("Table", tableOutput("table")) 
            ) 
          })  
        } else { 
          output$content <- renderUI({ 
            tabsetPanel(type = "tabs", 
               tabPanel("A", textOutput("textA")) 
            ) 
          })  
        } 
      }) 


    })