poner - manual ggplot2

Trabajando con valores reactivos y ggplot en brillante

Question

Estoy usando R y brillante para consultar una base de datos SQL. El usuario puede buscar y agregar a un marco de datos reactivos, cuyo resultado se traza en ggplot. Sin embargo, necesito cambiar las columnas de los cuadros de datos reactivos a factores para el trazado. Puedo hacer esto directamente con ggplot ( aes(factor(...), ). Sin embargo, si agrego la opción de cambiar la variable graficada usando una entrada reactiva, debo usar aes_string. Si uso aes_string, no me gustan los aes(factor(...), ,. Aquí hay un ejemplo de trabajo:

Servidor:

# Create example data

set.seed(10)
MeasurementA <- rnorm(1000, 5, 2)
MeasurementB <- rnorm(1000, 5, 2)

Wafer <- rep(c(1:100), each=10)
ID <- rep(c(101:200), each=10)
Batch <- rep(c(1:10), each=100)

dd <- data.frame(Batch, Wafer, ID, MeasurementA, MeasurementB)

# Create local connection (in reality this will be a connection to a host site)

con <- dbConnect(RSQLite::SQLite(), ":memory:")
dbWriteTable(con, "dd", dd)
query <-  function(...) dbGetQuery(con, ...)

# Create empty data frames to populate

wq = data.frame()
sq = data.frame()

shinyServer(function(input, output){

  # create data frame to store reactive data set from query
  values <- reactiveValues()
  values$df <- data.frame()

  # Action button for first query
  d <- eventReactive(input$do, { input$wafer })

  # First stage of reactive query
  a <- reactive({ paste("Select ID from dd where Wafer=",d(), sep="") })

  wq <- reactive({  query( a() ) })

  # Output to confirm query is correct
  output$que <- renderPrint({ a() }) 
  output$pos <- renderPrint( wq()[1,1] )  

  # Action button to add results from query to a data frame
  e <- eventReactive(input$do2, { wq()[1,1] })

  b <- reactive({ paste("select Wafer, Batch, MeasurementA, MeasurementB from dd where ID=",e()," Order by  ID asc ;", sep="") })

  # observe e() so that data is not added until user presses action button  
  observe({
    if (!is.null(e())) {
      sq <- reactive({  query( b() ) })

      # add query to reactive data frame
      values$df <- rbind(isolate(values$df), sq())
    }
  })


# output of results  

  # Without mesurement choice (works)
  output$boxV <- renderPlot({
  ggplot(values$df, aes(factor(Wafer), MeasurementA, fill=factor(Batch))) + geom_boxplot() 
  })
  # With measurement choice (doesnt work)
  #output$boxV <- renderPlot({
    #ggplot(values$df, aes_string(factor(''Wafer''), input$char, fill=factor(''Batch''))) + geom_boxplot() 
  #})

  })

UI:

library(markdown)

shinyUI(fluidPage(
  titlePanel("Generic grapher"),
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(

      numericInput("wafer", label = h3("Input wafer ID:"), value = NULL),

      actionButton("do", "Search wafer"),
      actionButton("do2", "Add to data frame"),
      selectInput("char", label="Boxplot choice:",
                  choices = list("A"="MeasurementA", "B"="MeasurementB"),                            
                  selected="Von.fwd")

      ),

      mainPanel(
        verbatimTextOutput("que"), 
        verbatimTextOutput("pos"),
        plotOutput("boxV")
      )
    )
  )
)

He añadido código de diagrama de salida tanto para trabajo como para no trabajo (no funciona está comentado).

Ahora, he leído esto ( Formateo de data.frames reactivos en Shiny ) y esto ( R brillante marco de datos reactivos de modificación ) pero estoy confundido. Debido a que estoy usando valores reactivos para almacenar datos, utilizo los valores de código $ df para acceder a los datos ... pero, ¿qué sucede si quiero convertir una columna en un factor para el propósito de arriba? esto no parece funcionar:

new <- reactive(as.factor(values$df$Wafer))

Quizás estoy ladrando el árbol equivocado con esto?

Answer 1

Ok, resolví el problema cambiando el tipo de datos dentro de la consulta en sí:

b <- reactive({ paste("select cast(Wafer as varchar) as Wafer, cast(Batch as varchar) as Batch, MeasurementA, MeasurementB from dd where ID=",e()," Order by  ID asc ;", sep="") })

De esa forma no tuve que fastidiar después. Funciona para mí, pero si alguien leyendo esto quiere decirme que es una mala idea, por favor hazlo. Soy nuevo en SQL y R así que por favor corrígeme para que pueda aprender. Gracias