Tópicos Especiais em Estatística Comp.

Introdução ao Shiny em R - GOLEM

Prof. Jodavid Ferreira

UFPE

Shiny - golem


  • Vamos criar na pasta raiz o arquivo app.R com o seguinte conteúdo:
# Launch the ShinyApp (Do not remove this comment)
# To deploy, run: rsconnect::deployApp()
# Or use the blue button on top of this file

pkgload::load_all(export_all = FALSE,helpers = FALSE,attach_testthat = FALSE)
options( "golem.app.prod" = TRUE)
appteec::run_app() # appteec é o nome do seu app


Executem o arquivo app.Re vejam se o app está funcionando.

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A partir de agora, vamos nos concentrar em 3 arquivos:


  1. app.R: onde vamos chamar a função shiny::shinyApp() para rodar o app.
  2. R/app_ui.R: onde vamos definir a interface do usuário do app.
  3. R/app_server.R: onde vamos definir a parte lógica do app.

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Vamos editar algumas informações do nosso app no fim do arquivo R/app_ui.R:


golem_add_external_resources <- function() {
  add_resource_path(
    "www",
    app_sys("app/www")
  )

  tags$head(
    favicon(),
    bundle_resources(
      path = app_sys("app/www"),
      app_title = "App Shiny do Prof Jodavid Ferreira"
    )
    # Add here other external resources
    # for example, you can add shinyalert::useShinyalert()
  )
}

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Vamos agora adicionar ‘páginas/abas’ em nosso app, no inicio do arquivo R/app_ui.R:


app_ui <- function(request) {
  tagList(
    # Leave this function for adding external resources
    golem_add_external_resources(),
    # Your application UI logic
    navbarPage(
      "App do Prof Jodavid Ferreira",
        tabPanel(
          HTML("&#128187; Página Inicial")
        ),
        tabPanel(
          HTML("&#128187; Gráficos")
        )
      )
    )
}

Executem o arquivo app.Re vejam se o app está funcionando.

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Vamos agora adicionar uma base de dados para trabalhar:

  • Vamos utilizar a base aeroportos da biblioteca dados
install.packages('dados')
  • Vamos chamar a base de dados no arquivo R/app_ui.R:
aeroportos <- dados::aeroportos

no arquivo R/server.R, inclua a parte abaixo:

app_server <- function(input, output, session) {
  # Your application server logic

  # Vamos usar o reactive nos dados para o server
  dados <- reactive({
    aeroportos <- dados::aeroportos

    return(aeroportos)

  })

}

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Vamos agora adicionar gráficos em nosso app.

  • primeiramente vamos adicionar o código no R/app_server.R:
# Vamos criar um output de grafico para a variavel `fuso_horario_iana`
output$graficofusohorario <- plotly::renderPlotly({
  # retornando os dados
  aeroportos <- dados()

  #' --------------------
  tabela <- dplyr::as_tibble(aeroportos) |>
    dplyr::count(fuso_horario_iana) |>
    dplyr::mutate(prop = round(prop.table(n),2))
  #' ------------------------------

  #' --------------------
  # Alteração para ordenar frequencias
  tabela <- tabela[order(tabela$n,decreasing = T),]
  #' --------------------
  #' --------------------
  # Alteração para ordenar frequencias
  tabela$fuso_horario_iana <- factor(tabela$fuso_horario_iana,
                                levels = tabela$fuso_horario_iana[order(tabela$n, decreasing = F)])
  #' --------------------
  grafi <-  ggplot2::ggplot(tabela, ggplot2::aes(x = fuso_horario_iana, y = prop) ) +
    ggplot2::geom_bar(stat='identity', fill = "#307ade") +
    ggplot2::xlab("")+
    ggplot2::ylab("")+
    ggplot2::coord_flip()+
    ggplot2::theme_linedraw() +
    ggplot2::labs(title="Frequência das categorias do Fuso Horário") +
    ggplot2::scale_y_continuous(labels=scales::percent_format(), position = "right" )+
    ggplot2::theme(axis.text = ggplot2::element_text(size=10),
                   plot.title = ggplot2::element_text(color="black", size=15, face="bold.italic"),
                   #--
                   axis.title.x = ggplot2::element_blank(),
                   #--
                   axis.ticks = ggplot2::element_blank(),
                   panel.border = ggplot2::element_blank(),
                   panel.grid.major = ggplot2::element_blank(),
                   panel.grid.minor = ggplot2::element_blank(),
                   panel.background = ggplot2::element_rect(fill = "transparent",colour = NA),
                   plot.background = ggplot2::element_rect(fill = "transparent",colour = NA))
  #' --------------------
  return(grafi)
  #' --------------------

    })

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vamos adicionar agora a parte do o código no R/app_ui.R:

app_ui <- function(request) {
  tagList(
    # Leave this function for adding external resources
    golem_add_external_resources(),
    # Your application UI logic
    navbarPage(
      "App do Prof Jodavid Ferreira",
        tabPanel(
          HTML("&#128187; Página Inicial"),
          br(),
          fluidRow(
            column(
              12,
              #' ------
              plotly::plotlyOutput("graficofusohorario")
            )
        ),
        tabPanel(
          HTML("&#128187; Gráficos")
        )
      )
    )
}

Executem o arquivo app.Re vejam se o app está funcionando.

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vamos adicionar um mapa com localizações dos aeroportos. Iniciando pelo código no R/app_server.R:

  #' Adicionando um mapa de localizações dos Aeroportos
  output$meumapa <- leaflet::renderLeaflet({

    aeroportos <- dados()
    pontos <- aeroportos |>
      dplyr::select(latitude, longitude)

    leaflet::leaflet() |>
      leaflet::addProviderTiles(leaflet::providers$CartoDB.Positron,
                       options = leaflet::providerTileOptions(noWrap = TRUE)) |>
      leaflet::addMarkers(data = pontos)
  })

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vamos adicionar agora a parte do o código no R/app_ui.R:

navbarPage(
  "App do Prof Jodavid Ferreira",
    tabPanel(
      HTML("&#128187; Página Inicial"),
      br(),
      fluidRow(
        column(
          12,
          #' ------
          #' Grafico de Barras
          plotly::plotlyOutput("graficofusohorario")
        ),
        column(
          6,
          #' ------
          #' Mapa
          leaflet::leafletOutput("meumapa")
        ),

Executem o arquivo app.Re vejam se o app está funcionando.

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vamos adicionar uma lista para selecionar as localizações dos aeroportos de acordo com o Fuso Horário. Vamos iniciar pelo código no R/app_server.R:

 # Vamos usar o reactive nos dados para o server
dados <- reactive({
  aeroportos <- dados::aeroportos
  aeroportos <- aeroportos |>
    dplyr::filter(fuso_horario_iana %in% input$aeroportosListaFH) |>
    tidyr::drop_na()

  return(aeroportos)

})

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vamos adicionar agora a parte do o código no R/app_ui.R:

        column(
          12,
          #' ------
          #' Grafico de Barras
          plotly::plotlyOutput("graficofusohorario")
        ),
        column(
          6,
          #' ------
          #' Mapa
          leaflet::leafletOutput("meumapa")
        ),
          column(
            6,
            #' ------
            #' Lista de Aeroportos
            checkboxGroupInput("aeroportosListaFH", label = h3("Lista por Fuso Horários"),
                               choices = unique(aeroportos$fuso_horario_iana),
                               selected = unique(aeroportos$fuso_horario_iana)),
          )

Executem o arquivo app.Re vejam se o app está funcionando.

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vamos adicionar um histograma para visualizaras alturas em pés dos aeroportos. Vamos iniciar pelo código no R/app_server.R:

  # Histograma para altura
  output$altura <- plotly::renderPlotly({

    # retornando os dados
    aeroportos <- dados()
    media <- mean(aeroportos$altura,na.rm = T)
    mediana <- median(aeroportos$altura,na.rm = T)

    #' --------------------
    p <- ggplot2::ggplot(aeroportos, ggplot2::aes(x = altura) ) +
      ggplot2::geom_histogram(fill = "#34333b",color="black", bins = 30,
                              ggplot2::aes(y = 100*(..count..)/sum(..count..)))+
      ggplot2::geom_vline(ggplot2::aes(xintercept = mediana,
                                       color = "Mediana", linetype = 'Mediana'),
                          size = 1) +
      ggplot2::geom_vline(ggplot2::aes(xintercept = media,
                                       color = "Média", linetype = "Média"),
                          size = 1)+
      ggplot2::annotate("text", x = 2300, y = 30, label = paste("Média =", round(media, 2)), color = "red", vjust = -1) +
      ggplot2::annotate("text", x = 2200, y = 28, label = paste("Mediana =", round(mediana, 2)), color = "blue", vjust = -1) +
      ggplot2::scale_color_manual(
        name = "Estatísticas",
        values = c('Mediana' = "blue", 'Média' = "red")) +
      ggplot2::scale_linetype_manual(
        name = "Estatísticas",
        values = c('Mediana' = "solid", 'Média' = "dashed")) +
      ggplot2::theme_linedraw()+
      ggplot2::xlab("") +
      ggplot2::ylab("Percentagem")+
      ggplot2::theme(axis.text = ggplot2::element_text(size=10),
                     plot.title = ggplot2::element_text(color="black", size=15, face="bold.italic"),
                     #--
                     axis.ticks = ggplot2::element_blank(),
                     panel.border = ggplot2::element_blank(),
                     panel.grid.major = ggplot2::element_blank(),
                     panel.grid.minor = ggplot2::element_blank(),
                     panel.background = ggplot2::element_rect(fill = "transparent",colour = NA),
                     plot.background = ggplot2::element_rect(fill = "transparent",colour = NA))
    #' --------------------
    return(p)
    #' --------------------
  })


})

Shiny - golem

vamos adicionar agora a parte do o código no R/app_ui.R:

column(
      6,
      #' ------
      #' Lista de Aeroportos
      checkboxGroupInput("aeroportosListaFH", label = h3("Lista por Fuso Horários"),
                         choices = unique(aeroportos$fuso_horario_iana),
                         selected = unique(aeroportos$fuso_horario_iana)),
    ),
    column(
      12,
      #' ------
      #' Histograma com Alturas
      plotly::plotlyOutput("altura")
    )

Executem o arquivo app.Re vejam se o app está funcionando.

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Se tudo deu certo, você deve ter uma app assim:



OBRIGADO!

Slide produzido com quarto




Referências


Tópicos Especiais em Estatística Computacional - Prof. Jodavid Ferreira