dashR

Dash für r

Erstellen Sie schöne, analytische Webanwendungen in R.

Dokumentation | Galerie

Installation

https://dash.plotly.com/r/installation

? Stellen Sie sicher, dass Sie mindestens Version 3.0.2 von R. Sie sehen können, welche Version Sie haben, indem Sie version in die R CLI eingeben. Cran ist der einfachste Ort, um die neueste R -Version herunterzuladen.

Ab 2020-06-04 stehen Dash und die derzeit veröffentlichten Versionen aller Kernkomponentenbibliotheken über Cran zum Download zur Download! Das Installieren von dash und seine Abhängigkeiten ist so einfach wie

install.packages( " dash " )

Benutzer, die (stabile) Entwicklungsversionen des Pakets sowie DASHUB -Komponenten von GitHub installieren möchten, können stattdessen install_github verwenden und die Entwicklungszweig angeben:

install.packages(c( " fiery " , " routr " , " reqres " , " htmltools " , " base64enc " , " plotly " , " mime " , " crayon " , " devtools " ))

# installs dash, which includes dashHtmlComponents, dashCoreComponents, and dashTable
# and will update the component libraries when a new package is released
devtools :: install_github( " plotly/dashR " , ref = " dev " , upgrade = TRUE )

Dann laden Sie die Pakete in R:

library( dash )

Das war's!

Erste Schritte

https://dash.plotly.com/r/layout

Mit dem R -Paket -Dash können reaktive Webanwendungen von R mit R6 -Klasse mit dem Namen Dash erstellt werden, das über die new() -Methode initialisiert werden kann.

library( dash )

app <- Dash $ new()

Ähnlich wie beim Dash für Python und Dash für Julia benötigt jeder Dash für die R -Anwendung ein Layout (dh, Benutzeroberfläche) und eine Sammlung von Rückruffunktionen, die die Aktualisierungslogik definieren, die bei der Änderung der Eingabewert (n) ausgeführt werden soll. Nehmen wir zum Beispiel dieses grundlegende Beispiel für die Formatierung einer Zeichenfolge:

library( dash )

dash_app() % > %
  set_layout(
    dccInput( id = " text " , " sample " ),
    div( " CAPS: " , span( id = " out1 " )),
    div( " small: " , span( id = " out2 " ))
  ) % > %
  add_callback(
    list (
      output( " out1 " , " children " ),
      output( " out2 " , " children " )
    ),
    input( " text " , " value " ),
    function ( text ) {
      list (
        toupper( text ),
        tolower( text )
      )
    }
  ) % > %
  run_app()

Hier öffnet das showcase = TRUE Argument ein Browserfenster und lädt die Dash -App automatisch für Sie.

Hallo Weltbeispiel mit dccGraph

library( dash )

# Create a Dash app
app <- dash_app()

# Set the layout of the app
app % > % set_layout(
  h1( ' Hello Dash ' ),
  div( " Dash: A web application framework for your data. " ),
  dccGraph(
    figure = list (
      data = list (
        list (
          x = list ( 1 , 2 , 3 ),
          y = list ( 4 , 1 , 2 ),
          type = ' bar ' ,
          name = ' SF '
        ),
        list (
          x = list ( 1 , 2 , 3 ),
          y = list ( 2 , 4 , 5 ),
          type = ' bar ' ,
          name = ' Montr U {00E9}al '
        )
      ),
      layout = list ( title = ' Dash Data Visualization ' )
    )
  )
)

# Run the app
app % > % run_app()

---

Screenshot der "Hello World" -App