R/Shiny: Group by和Summarise在下拉列表中选择的列上？

R/Shiny是一个用于构建交互式Web应用程序的开源R包。它提供了丰富的工具和功能，使得开发人员可以轻松地将R代码转化为交互式应用程序，并通过Web浏览器与用户进行交互。

在R/Shiny中，Group by和Summarise是用于数据处理和汇总的两个重要函数。Group by用于按照指定的列对数据进行分组，而Summarise用于对每个分组进行汇总计算。

在下拉列表中选择的列上使用Group by和Summarise可以实现按照用户选择的列进行分组和汇总计算。具体步骤如下：

创建一个下拉列表，其中包含可供选择的列名。
使用reactive函数获取用户选择的列名。
使用group_by函数将数据按照用户选择的列进行分组。
使用summarise函数对每个分组进行汇总计算，例如计算平均值、总和等。
将分组和汇总计算的结果返回给Shiny应用程序的输出。

下面是一个示例代码，演示了如何在R/Shiny应用程序中使用Group by和Summarise在下拉列表中选择的列上进行数据处理和汇总计算：

library(shiny)
library(dplyr)

# 定义UI界面
ui <- fluidPage(
  selectInput("column", "选择列名：", choices = colnames(mtcars)),
  verbatimTextOutput("summary")
)

# 定义服务器逻辑
server <- function(input, output) {
  output$summary <- renderPrint({
    # 获取用户选择的列名
    selected_column <- input$column
    
    # 按照选择的列进行分组和汇总计算
    mtcars %>%
      group_by_at(selected_column) %>%
      summarise(mean_mpg = mean(mpg), sum_hp = sum(hp))
  })
}

# 运行Shiny应用程序
shinyApp(ui, server)

在上述示例代码中，我们首先创建了一个下拉列表，其中包含了mtcars数据集的所有列名。用户可以通过选择下拉列表中的列名来进行分组和汇总计算。然后，我们使用reactive函数获取用户选择的列名，并在服务器逻辑中使用group_by和summarise函数对数据进行处理和计算。最后，将计算结果通过renderPrint函数输出到UI界面的verbatimTextOutput中。

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