더 큰 데이터 입력을 위해 R Shiny 앱을 확장하려면 어떻게해야합니까?

Question

나는 ggplot2를 사용하는 R 반짝이 응용 프로그램을 만들고 있습니다. 이 앱은 사용자가 업로드 한 csv 파일을 가져 와서 ggplot2를 사용하여 그래프로 그립니다.

내 응용 프로그램은 작은 CSV 입력 (20 행/열까지 말합니다)에 적합합니다. 내 애플 리케이션을 2MB + 범위의 파일에 대한 데이터 시각화에 유용하게 만들려고하고있다.

그러나 내 현재 상태에서는 큰 그래프로 분석 할 때 그래프가 쓸모가 없습니다. 문제를 재현 할 수 있도록 일부 코드 및 링크를 상대 CSV 파일에 게시합니다. 여기

는 예를 들어 데이터 세트입니다 : http://seanlahman.com/baseball-archive/statistics/, 버전 5.9.1에서 따기 아무것도 - 쉼표로 구분 된 버전

X에 대한 'YearID를'그래프와 Appearances.csv에서 Y에 대한 'playerID'시도하고 당신이 표시되는 내용 내말은.

ui.R

library(shiny) 

dataset <- list('Upload a file'=c(1)) 

shinyUI(pageWithSidebar(

    headerPanel(''), 

    sidebarPanel(
    wellPanel(
     radioButtons('format', 'Format', c('CSV', 'TSV', 'XLSX')), 
     uiOutput("radio"), 
     fileInput('file', 'Data file')   
    ), 

     wellPanel(
      selectInput('xLine', 'X', names(dataset)), 
      selectInput('yLine', 'Y', names(dataset), multiple=T) 
    ) 
), 
    mainPanel( 
     tabsetPanel(

      tabPanel("Line Graph", plotOutput('plotLine', height="auto"), value="line"), 
      id="tsp"   #id of tab 
    ) 
    ) 
)) 

server.R

library(reshape2) 
library(googleVis) 
library(ggplot2) 
library(plyr) 
library(scales) 
require(xlsx) 
require(xlsxjars) 
require(rJava) 


options(shiny.maxRequestSize=-1) 


shinyServer(function(input, output, session) { 

data <- reactive({ 

    if (is.null(input$file)) 
     return(NULL) 
    else if (identical(input$format, 'CSV')) 
     return(read.csv(input$file$datapath)) 
    else if (identical(input$format, 'XLSX')) 
     return(read.xlsx2(input$file$datapath, input$sheet)) 
    else 
     return(read.delim(input$file$datapath)) 
    }) 

    output$radio <- reactiveUI(function() { 
    if (input$format == 'XLSX') { 
     numericInput(inputId = 'sheet', 
        label = "Pick Excel Sheet Index",1) 
    } 
    }) 

    observe({ 
    df <- data() 
    str(names(df)) 
    if (!is.null(df)) { 


     updateSelectInput(session, 'xLine', choices = names(df)) 
     updateSelectInput(session, 'yLine', choices = names(df)) 


    } 
    }) 

output$plotLine <- renderPlot(height=650, units="px", { 

    tempX <- input$xLine 
    tempY <- input$yLine 

    if (is.null(data())) 
     return(NULL) 
    if (is.null(tempY)) 
     return(NULL) 

    widedata <- subset(data(), select = c(tempX, tempY)) 
    melted <- melt(widedata, id = tempX) 
    p <- ggplot(melted, aes_string(x=names(melted)[1], y="value", group="variable", color="variable")) + geom_line() + geom_point() 
    p <- p + opts(axis.text.x=theme_text(angle=45, hjust=1, vjust=1)) 
    p <- p + labs(title=paste("",tempX," VS ",tempY,"")) 

    print(p) 
    }) 
}) 

Answer 1

플롯 데이터와 매우 혼잡 할 때, 당신이 할 수있는 몇 가지가 있습니다 :

• 집계 데이터가 , 예. 평균 1 년.
• 데이터를 하위 집합으로 지정하고 데이터를 변수/시간 범위로 제한하십시오. 또는 무작위로 1 %를 취하는 데이터를 서브 샘플링하십시오.
• 그래프를 다시 생각해보십시오. 자신의 가설을 다루는 다른 시각화를 시도해보십시오.하지만 그래프가 어수선하지 않습니다. 복잡한 데이터 세트 (야구 데이터 세트의 경우 8MB가 결코 큰 것은 아니지만)를 사용하면 스마트 시각화를 사용할 수 있습니다.