library(tidyverse)
library(shiny)Table of Content
- 1 Introduction
- 2 Preparation
- “3 Scatter Plot”
- “4 Scatter Plot with slider input”
- “5 Scatter Plot plus Density Plot”
- “6 Scatter Plot plus Correlation”
- “7 Scatter Plot plus regression analysis”
- 8 Conclusion
1 Introduction
Shiny ist ein R-Paket, mit dem man interaktive Web-Apps direkt aus R heraus erstellen kann. In R Studio gibt es dafür zwei Möglichkeiten.
File -> New File -> Shiny Wep App…
- Möglichkeit 1: Single File (app.R)
- Möglichkeit 2: Multiple File (ui.R/server.R)
Nachfolgend wird jeweils nur die Syntax für Variante 1 dargelegt.
Für diesen Post wurde der Datensatz IMDB-Movie-Data von der Statistik Plattform “Kaggle” verwendet. Eine Kopie des Datensatzes ist unter https://drive.google.com/open?id=13ytotLAXb70lgYHnblPbUWr9cb2z7SaN abrufbar.
movie <- read_csv("IMDB-Movie-Data.csv")2 Preparation
movie %>% separate(Genre, into = c("main genre", "further genre1", "further genre2")) %>%
select(Genre = `main genre`, Titel = Title, Spielfilmlaenge = `Runtime (Minutes)`, Bewertung = Rating, Waehlerstimmen = Votes, Einnahmen = `Revenue (Millions)`, Metascore) -> movie2## Warning: Expected 3 pieces. Additional pieces discarded in 110 rows [1,
## 2, 13, 20, 25, 33, 35, 36, 37, 49, 61, 65, 68, 81, 86, 95, 98, 103, 110,
## 122, ...].## Warning: Expected 3 pieces. Missing pieces filled with `NA` in 332 rows
## [3, 8, 18, 19, 22, 26, 28, 29, 31, 32, 40, 42, 43, 45, 47, 50, 53, 58, 60,
## 69, ...].3 Scatter Plot
Syntax: Single File (app.R)
ui <- fluidPage(
sidebarLayout(
sidebarPanel(
selectInput(inputId = "y",
label = "Y-axis:",
choices = c("Spielfilmlaenge", "Bewertung", "Waehlerstimmen", "Einnahmen", "Metascore"),
selected = "Bewertung"),
selectInput(inputId = "x",
label = "X-axis:",
choices = c("Spielfilmlaenge", "Bewertung", "Waehlerstimmen", "Einnahmen", "Metascore"),
selected = "Spielfilmlänge"),
selectInput(inputId = "z",
label = "Color by:",
choices = c("Bewertung", "Genre"),
selected = "Genre")
),
mainPanel(
plotOutput(outputId = "scatterplot")
)
)
)
server <- function(input, output) {
output$scatterplot <- renderPlot({
ggplot(data = movie2, aes_string(x = input$x, y = input$y,
color = input$z)) +
geom_point()
})
}
shinyApp(ui = ui, server = server)Result
4 Scatter Plot with slider input
Syntax: Single File (app.R)
ui <- fluidPage(
sidebarLayout(
sidebarPanel(
selectInput(inputId = "y",
label = "Y-axis:",
choices = c("Spielfilmlänge", "Bewertung", "Wählerstimmen", "Einnahmen", "Metascore"),
selected = "Bewertung"),
selectInput(inputId = "x",
label = "X-axis:",
choices = c("Spielfilmlänge", "Bewertung", "Wählerstimmen", "Einnahmen", "Metascore"),
selected = "Spielfilmlänge"),
sliderInput(inputId = "alpha",
label = "Alpha:",
min = 0, max = 1,
value = 0.5)
),
mainPanel(
plotOutput(outputId = "scatterplot")
)
)
)
server <- function(input, output) {
output$scatterplot <- renderPlot({
ggplot(data = movie2, aes_string(x = input$x, y = input$y,
color = input$z)) +
geom_point(alpha = input$alpha)
})
}
shinyApp(ui = ui, server = server)Result
5 Scatter Plot plus Density Plot
Syntax: Single File (app.R)
ui <- fluidPage(
sidebarLayout(
sidebarPanel(
selectInput(inputId = "y",
label = "Y-axis:",
choices = c("Spielfilmlänge", "Bewertung", "Wählerstimmen", "Einnahmen", "Metascore"),
selected = "Bewertung"),
selectInput(inputId = "x",
label = "X-axis:",
choices = c("Spielfilmlänge", "Bewertung", "Wählerstimmen", "Einnahmen", "Metascore"),
selected = "Spielfilmlänge")
),
mainPanel(
plotOutput(outputId = "scatterplot"),
plotOutput(outputId = "densityplot", height = 200)
)
)
)
server <- function(input, output) {
output$scatterplot <- renderPlot({
ggplot(data = movie2, aes_string(x = input$x, y = input$y,
color = input$z)) +
geom_point()
})
output$densityplot <- renderPlot({
ggplot(data = movie2, aes_string(x = input$x)) +
geom_density()
})
}
shinyApp(ui = ui, server = server)Result
6 Scatter Plot plus Correlation
Syntax: Single File (app.R)
ui <- fluidPage(
sidebarLayout(
sidebarPanel(
selectInput(inputId = "y",
label = "Y-axis:",
choices = c("Spielfilmlänge", "Bewertung", "Wählerstimmen", "Einnahmen", "Metascore"),
selected = "Bewertung"),
selectInput(inputId = "x",
label = "X-axis:",
choices = c("Spielfilmlänge", "Bewertung", "Wählerstimmen", "Einnahmen", "Metascore"),
selected = "Spielfilmlänge")
),
mainPanel(
plotOutput(outputId = "scatterplot"),
textOutput(outputId = "correlation")
)
)
)
server <- function(input, output) {
output$scatterplot <- renderPlot({
ggplot(data = movie2, aes_string(x = input$x, y = input$y,
color = input$z)) +
geom_point()
})
output$correlation <- renderText({
r <- round(cor(movie2[, input$x], movie2[, input$y], use = "pairwise"), 3)
paste0("Correlation = ", r, "Beachte: Wenn die Beziehung zwischen den zwei Variablen nicht linear ist, wird der Korrelationskoeffizient nicht sinnvoll sein.")
})
}
shinyApp(ui = ui, server = server)Result
7 Scatter Plot plus regression analysis
Syntax: Single File (app.R)
ui <- fluidPage(
sidebarLayout(
sidebarPanel(
selectInput(inputId = "y",
label = "Y-axis:",
choices = c("Spielfilmlänge", "Bewertung", "Wählerstimmen", "Einnahmen", "Metascore"),
selected = "Bewertung"),
selectInput(inputId = "x",
label = "X-axis:",
choices = c("Spielfilmlänge", "Bewertung", "Wählerstimmen", "Einnahmen", "Metascore"),
selected = "Spielfilmlänge")
),
mainPanel(
plotOutput(outputId = "scatterplot"),
textOutput(outputId = "avg_x"),
textOutput(outputId = "avg_y"),
verbatimTextOutput(outputId = "lmoutput")
)
)
)
server <- function(input, output) {
output$scatterplot <- renderPlot({
ggplot(data = movie2, aes_string(x = input$x, y = input$y,
color = input$z)) +
geom_point()
})
output$avg_x <- renderText({
avg_x <- movie2 %>% pull(input$x) %>% mean() %>% round(2)
paste("Average", input$x, "=", avg_x)
})
output$avg_y <- renderText({
avg_y <- movie2 %>% pull(input$y) %>% mean() %>% round(2)
paste("Average", input$y, "=", avg_y)
})
output$lmoutput <- renderPrint({
x <- movie2 %>% pull(input$x)
y <- movie2 %>% pull(input$y)
summ <- summary(lm(y ~ x, data = movie2))
print(summ, digits = 3, signif.stars = FALSE)
})
}
shinyApp(ui = ui, server = server)Result
8 Conclusion
Dies war lediglich nur ein sehr kleiner Einblick in das Package shiny. Interaktive Diagramme lassen sich auf diese Weise relativ leicht erstellen und als app.R zu anderen R-Usern verschicken. Hat der Empfänger keine Zugriff auf R, so kann man die erstellten Diagramme auch online stellen (siehe hier: “shinyapps.io”) und per Link verschicken.