上傳到ShinyApp時如何更完整地驗證CSV檔案？-有解無憂

在最底部現在發布了完整的決議代碼，反映了 M. Jagan 提供的解決方案。此代碼提供資料上傳（具有強大的資料驗證）和用戶輸入下載的完整周期。您可以看到該try()函式如何“測驗”上傳以避免不必要的應用程式崩潰。

運行以下代碼時，用戶可以上傳和下載輸入資料。用戶可以下載和保存輸入，然后通過上傳檢索這些輸入。我正在嘗試改進上傳驗證，因為實際上用戶很容易選擇不正確的檔案，我寧愿用警告標記而不是像現在這樣讓應用程式崩潰。

所有下載都保存為帶有 X 和 Y 標題的 2 列矩陣。這（以及它是 CSV 的事實）是我根據以下代碼進行的關鍵上傳驗證。該應用程式正確下載和上傳 CSV 資料，如下面的圖片 1（下載）和圖片 2（上傳）所示，但在嘗試上傳每個圖片 3 格式不正確的 CSV 資料時崩潰。

所以我的問題是：

如何指定 csv 檔案中的哪些列來查找“X”和“Y”標題？目前，它到處讀取 X 和 Y 標頭。我嘗試read.csv(...colClasses=c(NA, NA)))如下所示，我也嘗試過read.csv(...)[ , 1:2]，但都不起作用。
更一般地說，如果上傳會導致錯誤或崩潰，有沒有辦法中止上傳？有點像if(iserror(...))Excel
好的，現在我正在推動它，如果這太多，請隨時忽略它。有什么辦法可以將上傳警告移入modalDialog？在解決上述問題后，如果我無法弄清楚，我可以隨時將其移至另一個帖子。

MWE代碼：

library(dplyr)
library(shiny)
library(shinyMatrix)

interpol <- function(a, b) { # a = periods, b = matrix inputs
  c <- rep(NA, a)
  c[1] <- b[1]
  c[a] <- b[2]
  c <- approx(seq_along(c)[!is.na(c)], c[!is.na(c)], seq_along(c))$y 
  return(c)
}

ui <- fluidPage(
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      fileInput("file1", "Optionally choose input file (csv)", accept = ".csv"),
      sliderInput('periods', 'Periods to interpolate over:', min=1, max=10, value=10),
      matrixInput("matrix1", 
                  value = matrix(c(1,5), 
                          ncol = 2, 
                          dimnames = list("Interpolate",c("X","Y"))
                  ),
                  cols =  list(names = TRUE),
                  class = "numeric"
      ),
      downloadButton("download")
    ),
    mainPanel(
      tableOutput("contents"),
      plotOutput("plot")
    )
  )
)

server <- function(input, output, session) {
  
  input_file <- reactive({
    file <- input$file1
    ext <- tools::file_ext(file$datapath)
    req(file)
    
    if(is.null(file))
      return(NULL)
    
    file_contents <- read.csv(file$datapath,header=TRUE,colClasses=c(NA, NA))
    required_columns <- c('X','Y')
    column_names <- colnames(file_contents)
    
    shiny::validate(
      need(ext == "csv", "Incorrect file type"),
      need(required_columns %in% column_names, "Incorrect file type")
    )
    
    file_contents
    
  })
  
  output$contents <- renderTable({
    input_file()
  })
  
  data <- function(){
    tibble(
      X = seq_len(input$periods),
      Y = interpol(input$periods,matrix(c(input$matrix1[1,1],input$matrix1[1,2])))
    )
  }  
  
  output$plot<-renderPlot({plot(data(),type="l",xlab="Periods (X)", ylab="Interpolated Y values")})
  
  observeEvent(input$file1,{
    updateMatrixInput(session, 
                      inputId = "matrix1", 
                      value = matrix(as.matrix(input_file()),
                                     ncol=2,
                                     dimnames = list("Interpolate",c("X","Y"))
                              )
    )
                      
  })
  
  output$download <- downloadHandler(
    filename = function() {
      paste("Inputs","csv",sep=".")
    },
    content = function(file) {
      write.csv(input$matrix1, file,row.names=FALSE)
    }
  )
}

shinyApp(ui, server)

上傳到 Shiny App 時如何更完整地驗證 CSV 檔案？

現在解決的代碼：

library(dplyr)
library(shiny)
library(shinyFeedback)
library(shinyMatrix)

nms <- c("X", "Y") # < Matrix variable names (headers)

interpol <- function(a, b) { # < a = periods, b = matrix inputs
  c <- rep(NA, a)
  c[1] <- b[1]
  c[a] <- b[2]
  c <- approx(seq_along(c)[!is.na(c)], c[!is.na(c)], seq_along(c))$y 
  return(c)
}

ui <- fluidPage(
  useShinyFeedback(),
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      fileInput("file", "Optionally choose input file (csv)", accept = ".csv"),
      sliderInput('periods', 'Periods to interpolate over:', min=1, max=10, value=10),
      matrixInput("matrix1", 
                  "Values to interpolate:",
                  value = matrix(c(1,5),ncol = 2,dimnames = list(NULL,nms)),
                  cols =  list(names = TRUE),
                  rows = list(names = FALSE),
                  class = "numeric"
      ),
      downloadButton("download")
    ),
    mainPanel(
      tableOutput("contents"),
      plotOutput("plot"),
      verbatimTextOutput("verb")
    )
  )
)

server <- function(input, output, session) {
  uploadData <- reactive({
    req(input$file)
    validate(need(identical(tools::file_ext(input$file$datapath),"csv"),"Invalid extension"))
    try(read.csv(input$file$datapath, header = TRUE))
  })
  
  observeEvent(uploadData(), {
    if(is.data.frame(uploadData()) && 
       all(nms %in% names(uploadData())) && 
       all(vapply(uploadData()[nms],is.numeric,NA))){
          updateMatrixInput(session,"matrix1",as.matrix(uploadData()[nms]))
          hideFeedback("file")
        } 
    else {
      showFeedbackWarning("file", "Invalid upload.")
    }
  })

  data <- function(){
    tibble(
      X = seq_len(input$periods),
      Y = interpol(input$periods,matrix(c(input$matrix1[1,1],input$matrix1[1,2])))
    )
  }  
  
  output$plot<-renderPlot({plot(data(),type="l",xlab="Periods (X)", ylab="Interpolated Y values")})
  output$verb <- renderPrint(class(uploadData()))  
  
  output$download <- downloadHandler(
    filename = function() {
      paste("Inputs","csv",sep=".")
    },
    content = function(file) {
      write.csv(input$matrix1, file,row.names=FALSE)
    }
  )
}

shinyApp(ui, server)

uj5u.com熱心網友回復：

以下應滿足您的需求

shiny::validate(
  need(ext == "csv", "Incorrect file type"),
  need(required_columns %in% column_names, "Incorrect file type"),
  need(sum(!column_names %in% required_columns)==0, "Incorrect columns in file")
)

更新：如果您可以修改支票，您可以執行以下操作。

shiny::validate(
  need(ext == "csv", "Incorrect file type"),
  need(sum(required_columns %in% column_names)==2 & sum(!column_names %in% required_columns)==0, "Incorrect file type")
)

uj5u.com熱心網友回復：

我已經創建了您的應用程式的最小版本（沒有插值或下載），我認為它解決了 (1) 和 (2) 以及您希望在發生無效上傳的情況下保留現有矩陣和繪圖的愿望。您應該能夠通過修改此框架來重建您的應用程式，但是在此之前，您應該嘗試了解此應用程式的作業原理。

請注意，我添加了對 package 的依賴shinyFeedback，它將警告訊息放置在適當的輸入面板附近。讓我知道這是否有問題...

library("shiny")
library("shinyFeedback")
library("shinyMatrix")

## Your variable names
nms <- c("X", "Y")

ui <- fluidPage(
  useShinyFeedback(),
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      fileInput("file", label = "CSV file", accept = ".csv"),
      matrixInput("mat", label = "Matrix", value = matrix(rnorm(12L), 6L, 2L, dimnames = list(NULL, nms)), class = "numeric", rows = list(names = FALSE))
    ),
    mainPanel(
      plotOutput("plot"),
      verbatimTextOutput("verb")
    )
  )
)

server <- function(input, output, session) {
  rawdata <- reactive({
    req(input$file)
    try(read.csv(input$file$datapath, header = TRUE))
  })

  observeEvent(rawdata(), {
    ## If 'rawdata()' is a data frame with numeric variables named 'nms'
    if (is.data.frame(rawdata()) && all(nms %in% names(rawdata())) && all(vapply(rawdata()[nms], is.numeric, NA))) {
      ## Then update matrix by extracting those variables, ignoring the rest (if any)
      updateMatrixInput(session, "mat", as.matrix(rawdata()[nms]))
      ## And suppress warning if visible
      hideFeedback("file")
    } else {
      ## Otherwise show warning
      showFeedbackWarning("file", "Invalid upload.")
    }
  })
  
  ## Plots matrix rows as points
  output$plot <- renderPlot(plot(input$mat))
  ## Prints "try-error" if 'read.csv' threw error, "data.frame" otherwise
  output$verb <- renderPrint(class(rawdata()))  
}

shinyApp(ui, server)

以下是可用于創建測驗檔案的代碼。每個測驗應用程式的不同行為。

## OK
cat("X,Y,Z\na,1,3,5\nb,2,4,6\n", file = "test1.csv")
## OK: file contents matter, not file extension
cat("X,Y,Z\na,1,3,5\nb,2,4,6\n", file = "test2.txt")
## Missing 'X'
cat("W,Y,Z\na,1,3,5\nb,2,4,6\n", file = "test3.csv")
## 'X' is not numeric
cat("X,Y,Z\na,hello,3,5\nb,world,4,6\n", file = "test4.csv")
## Not a valid CSV file
cat("read.csv\nwill,not,like,this,file\n", file = "test5.csv")

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