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R：Dplyr 'group_by'似乎不起作用[重复]

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这个问题在这里已有答案：

我刚刚开始尝试使用Shiny，我在使用dplyr 'group_by'函数时遇到了问题 .

我的一般想法是，我有一个数据集，其中包含许多数值变量和一个变量，通过这些变量可以对这些变量进行分组（在我的案例中为19个国家，因此变量范围为1到19） . 现在我想使用metafor包对每个国家的两个变量之间的相关性进行元分析 . 所以我想分别计算每个国家的两个选定变量之间的相关性，然后将它们放在一个荟萃分析中，最后显示这些效应的森林图 .

我使用mtcars数据集作为我已经走了多远的例子：

UI ：

library(shiny)
library(metafor)
library(dplyr)


ui <- fluidPage(
  sidebarPanel(

    selectInput("x", label = "Choose Variable I", 
    choices = c("Displacement (cu.in.)", "Horsepower", "Rear axle ratio",
    "Weight (1000lbs)", "1/4 mile time"), selected = "Displacement (cu.in.)"),

    selectInput("y", label = "Choose Variable II", 
    choices = c("Displacement (cu.in.)", "Horsepower", "Rear axle ratio",
    "Weight (1000lbs)", "1/4 mile time"), selected = "Horsepower")
  ),

  mainPanel(
    plotOutput(outputId = "plot")
    ) 
  )

SERVER ：

server <- function(input, output) {


  output$plot <-renderPlot({

    data_x <- switch(input$x, 
                     "Displacement (cu.in.)" = mtcars$disp,
                     "Horsepower" = mtcars$hp,
                     "Rear axle ratio" = mtcars$drat,
                     "Weight (1000lbs)" = mtcars$wt,
                     "1/4 mile time" = mtcars$qsec)

    data_y <- switch(input$y, 
                     "Displacement (cu.in.)" = mtcars$disp,
                     "Horsepower" = mtcars$hp,
                     "Rear axle ratio" = mtcars$drat,
                     "Weight (1000lbs)" = mtcars$wt,
                     "1/4 mile time" = mtcars$qsec)

    meta_main <- mtcars %>% 
      group_by(gear) %>% 
      summarise(participantID = n(), 
                correlation = cor(data_x, data_y, use = "complete.obs"))


    meta <- rma(ni=participantID, ri=correlation, 
                method="REML", measure="COR", data=meta_main)


    forest(meta) 

  })

}

shinyApp(ui = ui, server = server)

在示例中，我按“齿轮”（有3个级别）进行分组，并选择变量'Displacement'，'Horsepower'，'Rear shaft ratio'，'Weight'和'1/4英里时间' .

最终输出显示选择小部件以及森林图 . 但是，所有级别的“齿轮”的相关性都是相同的 . 因此，我怀疑'group_by'功能不能按预期工作 .

我曾尝试在网上建议使用'group_by_'，但它没有太大变化 .

关于'group_by'如何与Shiny一起使用的任何想法？

r group-by shiny dplyr metafor

1 回答

  • 1

    试试这个服务器功能，首先你应该加载 lazyeval 包 .

    server <- function(input, output) {

output$plot <-renderPlot({

data_x <- switch(input$x, 
                 "Displacement (cu.in.)" = "disp",
                 "Horsepower" = "hp",
                 "Rear axle ratio" = "drat",
                 "Weight (1000lbs)" = "wt",
                 "1/4 mile time" = "qsec")

data_y <- switch(input$y, 
                 "Displacement (cu.in.)" = "disp",
                 "Horsepower" = "hp",
                 "Rear axle ratio" = "drat",
                 "Weight (1000lbs)" = "wt",
                 "1/4 mile time" = "qsec")

meta_main <- mtcars %>% 
  group_by(gear) %>% 
  mutate(participantID = n()) %>%
  group_by(gear, participantID) %>% 
  summarise_(correlation = interp(~cor(x, y, use = "complete.obs"), x = as.name(data_x), y = as.name(data_y)))


meta <- rma(ni=participantID, ri=correlation, 
            method="REML", measure="COR", data=meta_main)


forest(meta) 

})

}
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