R语言shiny可视化

2023-10-20 09:10
文章标签 语言 可视化 shiny

本文主要是介绍R语言shiny可视化,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

在这里插入图片描述
程序代码:

library(shiny)
library(dplyr)
library(plotly)
library(readxl)
library(DT)# we read and prepare the data in the same way as in a normal script
dataFromBO <-read_xlsx(path = "Book2.xlsx",sheet = "Sheet1")result <- dataFromBO %>% # filtering stepfilter(Basis == "Gross", Maturity == "CUY") %>%group_by(Year,Maturity,Rein,CoverType,LOB,Combined) %>%summarise(Premium = sum(`Premium`),Profit = sum(`MEAN Result`),SA_TVAR_99 = -sum(`SA_TVAR_99`),DIV_TVAR_99 = -sum(`DIV_TVAR_99`),Div_B = 1-sum(`DIV_TVAR_99`)/sum(`SA_TVAR_99`))EL <-read_xlsx(path = "Book3.xlsx",sheet = "EL")# user-interface is defined here
# we basically say where each graphic should go
ui <- fluidPage(fluidRow(column(width = 6,plotlyOutput("bar_chart")),column(width = 6,plotlyOutput("bubble_chart"))),fluidRow(column(width = 12,dataTableOutput("table")))
)# we define the graphics here
server <- function(input, output, session) {# this means that output with id "table" will produce a datatable with results# it's included in the UI part through dataTableOutput("table")output$table <- renderDataTable({datatable(result)})output$bar_chart <- renderPlotly({EL2 <- EL %>%group_by(Return) %>%summarise(Total = sum(TVaR))EL3 <- inner_join(EL, EL2, by = "Return")EL3 %>%mutate(Contribution = TVaR / Total) %>%plot_ly(x= ~Return,y = ~Contribution,name = ~LOB_NAME) %>%add_bars() %>%layout(title = 'Line of Business Marginal Contribution by Return Period',xaxis =list(title = "Return Period",showgrid = FALSE,categoryarray= sort(unique(EL3$Sort_Return)),categoryorder = "array"),yaxis = list(title = "Marginal Contribution",showgrid = FALSE),barmode= "stack")})output$bubble_chart <- renderPlotly({plot_ly(result,x = ~DIV_TVAR_99,y = ~Div_B,text = ~Combined,type = 'scatter',mode = 'markers', size = ~Premium,color = ~Year, colors = "Paired",marker = list(opacity = 0.5, symbol= "circle",sizemode = 'diameter',line = list(width = 2, color = "#FFFFFF"))) %>%layout(title = 'SCOR US: 2017 VS 2018 Risk Profile evolution',xaxis = list(title = 'x',gridcolor = 'rgb(255, 255, 255)',range = c(0, 900000000),zerolinewidth = 1,ticklen = 10,gridwidth = 2),yaxis = list(title = 'Div_Benefit',gridcolor = 'rgb(255, 255, 255)',range = c(0, 1.2),zerolinewidth = 1,ticklen = 5,gridwith = 2),showlegend = TRUE)})
}# start the app
shinyApp(ui, server)

参考官网资料:https://shiny.rstudio.com/help/

这篇关于R语言shiny可视化的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/246116

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